本文是拓撲社對微軟加速器·北京第11期入選項目的專題報道。
微軟加速器·北京第11期的入選企業的重點是人工智能與產業落地應用結合，以人工智能底層技術平臺作為創業方向。這些校友企業都是企業服務類創業公司，覆蓋大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等技術，並在醫療、政府、零售、建築等行業中獲得標杆客戶。這些領域也是拓撲社持續關注的方向。
MagicMed 創始人 馬龍
拓撲社5 月17 日報道 文：許夢翹
“防病於未病”的理念近幾年來逐漸獲得了國人的認同，通過可穿戴設備進行生理數據監測成為了健康管理的一種趨勢。人體健康數據具有極高的潛在價值，可穿戴設備作為人體健康數據的理想入口，在大數據時代價值更是被凸顯出來，可穿戴設備也在這樣的背景下實現了高速發展。
經過幾年的發展之後，可穿戴設備在功能上逐漸向醫用領域延伸，心電監測也成為了可穿戴設備商的重點研發方向。人們希望可穿戴心電監測設備能夠具有精準實時監控分析與預警能力，然而，僅通過醫生人工分析更是延遲性明顯，傳統分析算法漏診錯診率很高，無法滿足這個需求。
人工智能技術為解決這個問題帶來了轉機。目前基於深度學習的心電圖心率失常人工智能自動識別，其準確率已經可以與醫生相媲美。與人工智能技術相結合也有望成為可穿戴心電監測設備的最終形態。
MagicMed （脈極客醫療科技）便是這樣一家公司。該公司基於人工智能算法，以可穿戴心電監測設備為切入點，建立了多場景醫療級心臟監測和健康管理解決方案。近日，拓撲社（ID：tobshe）對MagicMed創始人馬龍進行了採訪。
持續動態心電監測需求廣
我國現有2.9億心血管病患，每年死於心腦血管疾病的患者高達350萬，每10s有一人死於心臟病，90%為突發，其中超過50%死於心源性猝死。對心血管病而言，在早期監測捕捉到異常心電數據並及時就診極其重要，這可以大大降低心血管疾病意外的發生。
然而，心血管疾病具有隱匿性和突發性與一過性的特點，患者自我並不清楚病情嚴重與否，到醫院常規心電檢查時症狀常常已經消失，無法準確捕捉異常數據，醫生對患者需要進一步觀察監測，獲取更多的數據支持。
為了實現異常數據捕捉，傳統臨床上主要利用Holter完成24小時動態心電監測。然而，佩戴動態心電圖的過程中，病人的運動以及病人本身帶的靜電對心電圖質量造成的影響極大，Holter在這種不可避免的活動場景中信號干擾比較嚴重。
理論上，臨床醫生需要對24小時內所有異常心電記錄進行審核，工作量極大，在現實當中很難實現。所以傳統動態心電圖的檢查對患者的活動限制有很大限制，嚴格意義上來講並不具有便攜性。
“我們認為同時滿足臨床應用需求與便攜性的可穿戴心電監測設備能夠解決目前動態心電監測的很多痛點，擁有巨大的發展價值，可以快速實現商業化落地。”MagicMed創始人馬龍這樣表示。
數據分析是可穿戴心電監測設備最大技術壁壘
一些可穿戴設備廠商看到了心電監測設備發展前景，投入到其中。我們也可以看到市面上已經開始出現一些可穿戴心電監測設備，這個領域看起來似乎沒有什麼技術門檻。
實則不然，通過仔細觀察，我們可以發現現有可穿戴心電監測設備具有如下幾種問題：
設備自身軟件算法能力有限，功耗大、續航差無法實現長時間監測。
未獲得醫療器械認證，不具備醫療級監測水準。醫療級心電監測產品主要應用於靜態心電監測，活動狀態下無法獲取精確的心電數據。
心電數據分析仍由後臺醫生人工完成，效率較低，無法實現實時監控與預警。
這些問題也反映出了可穿戴心電監測設備的高技術門檻，將便攜式設備應用到動態心電監測當中並非易事。動態心電數據如何用人工智能進行自動分析更是難上加難。
“長時間心電監測當中不可避免的要受到活動中肌電、靜電等干擾，抗運動干擾能力是可穿戴設備監測結果精準與否的關鍵。
這種干擾波跟一些心電波形極為相似，有經驗的醫生可以很容易區分，但是目前多數的機器學習算法不具備這種能力，所以如何利用AI對心電數據進行醫療級的數據分析我們認為無論在現在還是在未來都將成為可穿戴心電監測設備的最大技術壁壘。”
MagicMed創始團隊均在生物醫學工程領域有著十餘年的積累和研究，其心電監測產品基於深度學習算法，目前已能夠有效檢出心律失常，應用到醫學輔助診療。在國際心電圖AI頂級賽事2017年“計算心臟國際會議”房顫自動識別競賽中，取得了全球最終階段排名第一，綜合排名TOP5的成績。
多產品助力臨床生理數據監測與輔助診斷
MagicMed產品包括單導聯可穿戴心臟監測設備MagitorCell（心蜜）、便攜12導聯專業心電監測設備MagitorCare、院內臨床多生理參數監護設備MagitorPro。心電數據自動分析與監控能力主要由心臟數據AI分析雲平臺支撐。
其中，單導聯可穿戴設備MagitorCell主要用來監測房顫、早搏等心律失常疾病。MagitorCell使用便捷，可以實現連續監測、無限佩戴，將檢測到的心電數據通過手機APP發送到心臟健康數據AI分析雲平臺，基於微軟Azure人工智能數據分析能力，結合團隊研發算法，對心電數據進行挖掘分析，給出風險提示以及心臟健康報告。
通過AI分析得到的結果只是初步的參考意見，不作為最終診斷結果。MagicMed與第三方健康管理平臺、醫療機構進行合作，為用戶配備專業科室醫師，醫生會對監測數據提供診斷意見，幫助用戶進行醫療級的心臟健康管理與風險預警。
單導聯可穿戴設備MagitorCell不僅為個人用戶實現心臟自我監護與疾病預防提供服務，還被應用到基層醫療、健康管理平臺、養老社區等多場景中，為用戶提供心臟疾病篩查、日常監測以及院外術後康復服務。通過技術拓展，可實現用戶健康數據的統一管理。
便攜12導聯專業心電監測設備MagitorCare主要面向基層社區、及村鎮衛生站監測等基層醫療機構。該產品可以輸出的臨床標準12導聯心電圖，數據可以接入到AI分析雲平臺和診斷服務平臺，進行監測數據自動分析，實現輔助診斷，減輕臨床醫師工作量，提高診療效率。
具有移動便攜性的多生理參數監測產品MagicPro可連續監測心率、心電、體溫、血氧、血壓、脈搏等生理參數，對患者健康進行實時監控與預警。監測數據也可以實時傳輸至護士工作站，免去記錄整理輸入的複雜步驟，提升醫療效率，解決傳統床旁監測痛點。
目前，MagitorCell已獲得CFDA醫療器械註冊證及生產許可證，該產品已經進小規模量產，今年將投入到市場。同時，MagitorCare和MagitorPro已處於CFDA審批階段。
利用AI心電分析技術與數據增值逐步實現多場景商業化
MagicMed表示其心電監測產品的商業價值主要體現在技術服務應用和數據增值服務上。
針對我國醫療資源不均衡現狀以及國家醫聯體、家庭醫生等相關政策指引，MagicMed從基層醫療切入展開商業化探索。
MagicMed利用代理商資源拓展基層醫療機構，正在與多省市社區、鄉鎮衛生院等基層醫聯體展開合作，提供心血管疾病篩查、健康管理、長程心電監測及數據服務。
由於傳統心電監測設備動態心電監測分析能力較為薄弱需要進行技術迭代，這些設備產商目前也向MagicMed表達了合作意願。
數據增值服務主要體現在與保險公司合作層面，保險公司也成為了MagicMed合作對象之一。合作保險公司的投保用戶可以使用MagicMed心電監測產品進行心律失常及心臟疲勞程度篩查，為續保及新保險產品提供數據支持，長期精準監測，提前預防控制，減少治療費用，有效合理控費。
主編點評
微軟Azure平臺為MagicMed心臟健康AI分析雲平臺提供了通用AI分析挖掘與微軟雲底層技術，增強了產品數據分析和存儲能力，MagicMed未來也希望通過微軟將進一步在技術服務、品牌推廣等方面為MagicMed提供強有力支撐，幫助MagicMed實現以人工智能+數據的方式驅動醫療服務變革的願景，為基層機構提供高效的健康管理服務，助力我國分級診療發展。
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