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健康管理是依靠大样本还是大数据？

2015-11-4 14:57| 发布者: admin| 查看: 3374| 评论: 0|来自: 互联网

摘要: 大家都知道健康管理的内容一定是身心健康、饮食营养和行为习惯三大方面，然而诸多健康管理机构不论是高中端或是普通的医院目前只能做到生理健康的检测，而在饮食营养与行为习惯方面更多地是空洞的说教。这对于许多高 ...

大家都知道健康管理的内容一定是身心健康、饮食营养和行为习惯三大方面，然而诸多健康管理机构不论是高中端或是普通的医院目前只能做到生理健康的检测，而在饮食营养与行为习惯方面更多地是空洞的说教。这对于许多高端人士年复一年的例行健康体检和平时的VIP服务，感觉别扭、未能体现到应有的价值。健康管理成了发现疾病、健康教育式的管理，为何出现这样一种情况呢？不妨解剖一下医疗的大样本模式。

人体健康的各种正常值是来源于人群大样本的的抽样调查，根据调查结果来确定健康的参考值范围。根据正态分布的规律，大样本正常值范围内的仍然有一些人是不正常的，即是非健康人。而在正常值范围之外的人，也有极少的一些人健康是正常的。所以大样本下的健康标准除了参考正常值范围外，还必须要结合个人的本底值。如正常血压是一个人在持续时间状态下没有任何不适症状和生理功能异常的血压值。但在信息孤岛的前大数据时代，我们无法知道自己的本底值，所以每个人只能依赖于大样本的值来评价自己。即参照大多数的别人来评价自己的健康。即使我们也能定期做健康体检，但每一次的体检也不完全代表机体的健康状态，因为健康是一个连续动态的过程，定期的一次或若干次体检也只能是对自己健康的一种小样本监测，甚至谈不上是大样本监测，这样的监测对于个人的健康管理来说仍然是不确定的。所以说大样本管理是一种无奈的健康管理模式，由于无奈，医学只能做到健康体检、健康教育而不是完全的健康管理。

然而，时代已经处在一个大数据的信息环境，在医疗方面的显著特征就有互联网医疗、移动医疗和个性化连续检测三大特征。人类的健康已经过渡到主要不是依靠大样本的信息，而是依靠来源于自己的健康信息。健康是个性化的，个性化的健康如果运用大样本就必然会出现漏诊、误诊和不切合个体的健康实际评估。过去的大样本是因为医学无法做到对总体内人人的监测，因为那时没有大数据时代的上述三大技术特征，而今天，在互联网医疗环境下，通过移动APP及可配戴（可及时动态记录）医疗设备，完全可以做到精准的个人健康监测数据、饮食营养数据、健康行为数据及时跟踪记录，综合到健康管理系统中就能全面、准确分析自己的健康状态，根据系统中的决策处理系统来制定相应的生理心理调整、饮食营养调配和行为方式改变方案，从而让自己在一种毫无负担的自觉状态中提升自己的健康。

虽然当下的健康管理机构大多重视互联网、移动医疗和个性化连续监测，但管理的思维模式还停留在生物医学模式下的大样本模式上，是基于别人的信息来判断自己的健康，而不是依靠自己信息来判断自己的健康。因为人们忽视了利用大数据模式来做基础的个人健康信息连续性采集。对于高中端人群的健康管理，个人认为最重要的不仅仅是解决高大上的健康检测技术，更重要是的要有可持续的、简单的个人健康信息的连续性采集和定期分析，并依此提出他们的健康管理指导，从而帮助他们调理自己的身心，满足自己的营养供给，养成健康的行为习惯。

当然，高中端人群健康管理的营销是需要高大上的检测技术支持，但品牌的支撑一定是大数据模式的个性化服务，通过个性化服务让顾客真正感受到健康管理的价值，让这些具有强支配意识的高中端顾客不是主观听从医生的劝告，而是服从于自己的客观健康数据分析。大数据时代的健康管理要在健康评估、健康决策和健康适应三个方面精准化，必须是大样本数据和个体数据的系统和统一，无论是管理者还是顾客自己，都只能是参考样本数据，依靠个体数据来管理健康和促进健康。

一言以蔽之，健康管理的思维要遵从大数据模式的规律，摒弃大样本思维，克服依赖他人定势，建立以个人为总体，连续监测为样本的大数据思维模式，这样的健康管理就有了充分的健康数据信息，抛弃了健康教育式的说教，一定是身心健康、饮食营养和行为习惯的三体合一。这才是靠谱的健康管理，才能让高中端人群永远聚集在大数据的健康俱乐部里。