《中国神经科学数字化创新白皮书(2022)》:数字技术如何赋能神经疾病全病程管理

作者: 陈鹏 2022-06-13 08:00

随着老龄化的加剧,我国神经疾病发病率在过去30年持续增长。其中,40岁及以上人群现患和曾患卒中人数约为1704万,致死致残率超过了心血管疾病、恶性肿瘤等,居于各种疾病之首1;同时,癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病等严重神经和神经退行性疾病患者人数居高不下;此外,由神经病变引起的脊髓性肌萎缩症、肌萎缩侧索硬化、多发性硬化症等罕见病在近年也越来越多地为人关注。


这些神经疾病严重影响患者生活质量,并带来了巨大的社会负担,成为重大公共卫生问题、社会问题和民生问题。攻克这些疾病对于改善人民健康福祉具有重大意义。然而,很多神经疾病都源于神经网络的病变,但目前又缺乏有效治疗手段,关键原因在于对人类神经网络和疾病相关神经环路的检测非常困难,严重阻碍了对包括脑疾病在内的神经疾病机制的理解。


因此,神经科学在全球都得到了空前的重视。以神经科学核心的脑科学为例,不仅首次单独作为重点前沿领域列入我国十四五规划,获得百亿元资金支持。全球市场规模也预计将在2024年突破100亿美元,从而成为下一个有可能为人类社会带来颠覆性影响的产业。


今日,全球神经科学领域的先锋——渤健与动脉网携手编写的《神经科学数字化创新白皮书(2022)》正式发布并供行业免费下载。白皮书通过调研了解各类神经科学的前沿技术应用的使用场景、反馈和展望;并希望未来与不同行业参与者合作,创造出更合适的数字健康解决方案。


一直以来,渤健都在努力探索如何与严重破坏性神经系统的疾病进行战斗。在这个过程中,渤健也意识到通过引入数字技术,从而实现神经科学领域的个体化和数字化健康可以更好地改善患者生活;进而进一步推动研究进展、改善临床照护、增强患者赋能。医疗行业与科技行业可以携手创造出更合适的数字健康解决方案,并将这些科技创新应用到医疗行业中,为行业赋能并造福患者。


为什么神经科学数字化创新大有可为?


何为神经科学数字化创新?蛋壳研究院认为,数字创新广泛存在于各个行业,其具有融合性,通过人工智能、传感、通信技术、大数据与云计算,虚拟与仿真等数字基础设施和数字技术与神经科学结合,有望在原有的技术轨道上实现数字化跨界创新。


当然,并不是每一个医疗健康行业的细分领域都可以得到同等的关注和发展。推动这些细分领域发展的因素很多,但总体而言可以归结到四个核心驱动因素:疾病谱、政策、资本和技术。


疾病谱驱动无疑是决定一个细分领域是否能够得到足够关注和推动的根本所在。以抑郁症为例,全球约有3亿抑郁症患者,其中我国约有5000万,独占1/6,且每年有约100万人的死亡与抑郁症有关联2


此外,全球65岁以上老年群体阿尔茨海默病的患病率高达4-7%,全球有超过5500万患者。在这其中,我国65岁以上老年群体阿尔茨海默病的患病率为5.56%,约有1000万名阿尔茨海默病患者,位居世界首位3、4


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神经科学数字化创新的疾病谱驱动

 

更为重要的是,大脑这个由上千亿神经细胞组成的器官和脊髓组成的中枢神经系统、乃至周围神经系统与人体的关联至今还未被完全参透。例如,当前研究已经发现30余种阿尔茨海默病的致病基因,但仍不足以利用基因检测的手段对阿尔茨海默病进行预测。


这导致神经疾病往往呈现“病因不明,无药可医”的境地,未得到满足的需求量巨大,仍然需要行业携手努力研发出有效的药械及疗法。


传统治疗手段的受阻,使得行业开始尝试新的思路和手段实现破局。近年来高速发展的数字技术越来越受到高度重视。在政策层面,我国从2009年开始推动医疗健康领域的数字化创新应用,并经历了开始阶段(2009-2010年)、起步阶段(2011-2015年)、稳步推进阶段(2016-2019年)、疫情推动爆发阶段(2020-2021年)。


从2022年开始,我国开始制定并实施“十四五”规划,对于数字技术的应用高度重视,并提出了数字经济概念,认为其是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。在“十四五”规划中,数字技术将与医疗健康深度融合,从而构建普惠便捷的数字民生保障体系,并实现智慧医保的建设,医疗保障信息化水平也将显著提升。


疾病的巨大需求和政策的推动带动了资本对神经科学数字化创新的看重,并重仓布局。根据动脉橙数据库的统计,截至2022年3月底,共计有63家投资机构布局我国神经科学数字化技术赛道,其中不乏中国红杉、高瓴、鼎晖投资、山蓝资本等明星投资机构。


从投资机构的投资轮次分布看,天使轮和Pre-A轮最多,在所有投资中占比高达85%;此外,累计投资总额在1000万人民币以下的占比68%。这说明神经科学数字化技术产业处于发展早期,行业还有待发展;另一方面,行业未来的投资空间巨大。


行业期望数字技术能够与医疗结合,全面在神经疾病的“防(治)、诊(断)、控(制)、治(疗)、康(复)”闭环中发挥作用。在防治阶段,数字化不仅分析健康档案数据,还提供疾病防治场景。在诊断阶段,数字技术可以帮助实现诊断场所数字化、诊断工具数字化和诊断结果数字化。在控制阶段,数字技术可以参与公共卫生应急治理,比如将公共卫生局部数据整合,用于传染病预警与溯源等方面。在治疗阶段,数字技术可以帮助实现治疗手段和治疗对象的数字化。在康复阶段,数字技术可以广泛参与疾病康复过程,并在远程疾病管理和慢病管理领域有显著的优势。


我国神经科学数字化创新全景透视


蛋壳研究院认为,神经科学数字技术是神经科学与数字技术的交叉,目标是通过数字技术在神经科学中引入新的应用、流程、产品、服务及商业模式来提供可扩展的解决方案,从而为患者、医疗机构、研究和支付赋能。


与其他数字技术一样,神经科学数字技术是可以将各种模拟或数字信号转化为电子计算机能识别的二进制数据(0和1)后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原的技术。根据其核心作用,神经科学数字技术可以在“采集(输入)-传输-存储-处理-输出”的经典数据模型中扮演一个或几个角色。


经过多维度的研究,蛋壳研究院将神经科学数字技术分为了七大类,分别是传感技术、通信技术、脑机接口、大数据与云计算、人工智能、虚拟与仿真、数字疗法。目前,这些神经科学数字技术正在逐渐进入产品小试和商业应用阶段。此外,诸如神经织网、纳米电极和元宇宙等新兴的技术概念也在近年来被不断提出并研发,活跃异常的技术发展无疑也显示了神经科学数字技术的广阔前景。


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数字化技术 在不同类型神经疾病的应用成熟度分布


这些神经科学数字技术在主要的神经疾病应用场景中已经得到应用。相对而言,脑卒中、运动障碍和抑郁症等病种的应用较为成熟。这与这些疾病的发病机制和治疗流程相对清晰密切相关。在其他发病机制和治疗手段尚不明确的神经疾病领域,数字技术的应用还有待进一步探索。


具体来说,这些神经科学数字化创新在信息化、网络化、智能化和个性化上都可以发挥出优势。举例来说,人工智能可以帮助医生快速定位脑部影像病灶,从而提高医生工作效率,缓解医生的工作压力。同时,人工智能没有疲劳感,可以有效降低人为疏漏或错误。此外,人工智能更是可以帮助不同地区的医生实现标准的一致化,普遍提高医生们的诊断水平。


在七大类数字技术中,通信技术、大数据和云计算扮演着底层基础技术的角色。通信技术主要解决脑机接口、人工智能、数字疗法、虚拟与仿真等技术应用过程中数据的传输问题,是实现数据从采集到应用的媒介。大数据与云计算技术则针对就医全流程中产生的患者、检验、影像、体征、用药、耗材等各类大数据进行处理、分析和计算,辅助医生更好地对神经疾病进行诊断、治疗和康复。


传感器则是目前最为广泛应用的数字技术之一。对人体数据的有效感知,依赖于包括物理传感、生物传感和化学传感在内各种类型的传感器。人体所用传感器需要具备体积小、质量轻、功耗低、可靠性好、稳定性高、易于集成等特点,目前使用的传感器主要包括运动感知类传感器、环境感知类传感器和生理参数检测类传感器,其中生理参数检测类传感器用于检测人体各项体征数据,比如血糖、心率、血压等,是可穿戴设备提供各类健康和医疗服务的基础。


脑机接口可以实现脑信号采集并与外部设备之间创建的连接,从而实现脑与设备的信息交换。这也是目前脑科学最受关注的领域之一,将是脑科学是否能够进一步发展的关键之一。目前,根据设备是否侵入大脑,脑机接口分为侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口。


人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究目的是促使智能机器会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动。用于医疗健康的人工智能技术主要需要处理影像、语音、文本及生物化学信息等数据,涉及影像分析、NLP、语音助手、知识图谱、药物发现、AI芯片、类脑智能等技术。


虚拟与仿真目前主要以XR技术的应用为主。XR技术是包含VR、AR、MR以及后续技术路线的总称。其中,VR代表虚拟现实,利用计算设备模拟产生一个三维立体逼真图像形成的模拟环境,提供用户关于视觉、听觉等感官模拟场景。AR代表增强现实,通常借助设备如摄像头获取真实影像,再经过信息技术处理,叠加声音、动画、图像等信息后展现给用户。MR则是虚拟和现实世界的合并,并基于此产生新的可视化环境。MR与AR、VR之间较大的区别就是可实现三维共存,并且实时互动。


数字疗法则是近年热门的技术门类,是一种向患者提供的、基于循证医学证据的治疗措施或干预措施。这些干预措施由高质量的软件程序驱动,其本质是服务的数字化,核心功能则是用于预防、管理或治疗某种疾病。它们可以单独使用,也可以与药物、设备或其他疗法协同使用。数字疗法与数字医疗(Digital Medicine)和数字健康(Digital Health)的概念有所重合,三者实际上是层层包含的关系,即数字健康>数字医疗>数字疗法。其中,数字医疗针对特定的疾病患者,是符合数字健康概念且具有循证基础的,适用于医疗流程的技术、平台或者产品,但不一定采用软件驱动的干预及治疗措施。数字健康则可以同时针对健康人群和疾病患者,具有最广泛的应用范围。


总结展望,神经科学数字化创新技术的价值


蛋壳研究院认为,神经科学在发展过程中与数字化的结合,将给医疗行业不同的参与主体带来积极的影响。从最主要的医疗机构、药械企业、政府和患者四个参与方来看,神经科学数字化创新均体现出对行业不同主体、不同医疗环节的价值赋能。


对医疗机构而言,神经科学数字化创新可以提升医疗机构在诊前、诊中、诊后全流程对患者病程疾病的管理参与度,优化患者的治疗方案,改善治疗效果。对药械企业而言,数字技术可以增强药品、器械与医疗机构的协作突出、放大传统药械企业产品的产品优势和治疗效果,提升企业的效能。对政府而言,神经类疾病医疗开支占比较高,数字化科技的运用将有利于降低医疗开支占比较高的神经类疾病支出,降低整体社会医疗负担,促进政策进一步扶持数字化在医疗应用。对于患者来说,数字技术则可以补充筛查与康复环节的医疗手段,给患者更完善的服务,提高诊疗环节精准度,并在院外康复环节,为患者带来更多指导。


动脉网认为,未来,借助神经科学数字化创新,神经疾病的医疗流程将从“评估诊断”转向“疾病预防”,病种应用从“后天性疾病”转向“先天性疾病”,此外,多主体融合式协同创新也将成为主流。


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神经科学数字化创新趋势


首先,数字化技术在神经疾病的医疗流程应用将从“评估诊断”向“精准医疗”  进行阶梯式创新演进。数字化技术早期主要是辅助神经疾病的评估诊断,提高诊断的准确性;中期将在神经疾病的康复和愈后管理发挥作用,改善康复效果和患者的长期跟踪管理;长期将解决神经疾病的治疗问题,辅助手术、辅助新药开发等。通过精准医疗探索并揭示神经疾病不为人所知的一面,以实现神经疾病的高效预防,降低发病率,最大限度降低医疗费用支出。


其次,数字化技术在神经疾病的病种应用将从“后天性疾病”转向“先天性疾病”演进。数字化技术优先对那些发病机制明确且已有部分治疗药物的后天性神经疾病提供辅助诊断、治疗、康复以及管理。这些疾病有充足的临床数据进行模型训练,数字化技术能够较好地识别疾病特征、治疗手段。而对于那些病例数量少导致临床数据不足的先天性神经疾病,对数字化技术提出了较高门槛,需要长时间进行技术突破。


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神经科学数字化创新多主体协同模式


最后,神经科学数字化创新必然会朝着多市场主体协同创新演变,包括创新企业、政府部门、投资机构、科研院所、医疗机构。创新企业主要定位于神经科学数字化技术研发、产品设计、临床试验和市场推广;政府部门负责理论研究经费支持、产品审评审批;投资机构负责提供社会资本,支持产品从研发到上市;科研院所主要负责理论研究和产品孵化;医疗机构则推动临床试验和产品的临床应用。


除此之外,对于神经疾病药械研发而言,神经科学数字化将可以提供疾病的数字测量工具,并通过传感器、人工智能、虚拟现实、数字疗法等技术突出、放大传统药械企业的产品优势和治疗效果,提升研发效能。为最终攻克神经疾病做出贡献。


参考资料:

1、《中国脑卒中防治报告2020》概要[J]. 中国脑血管病杂志,2022,19(2):136-144. DOI:10.3969/j.issn.1672-5921.2022.02.011

2、葛艳,孙喜蓉,陈晓俊. 抗抑郁药物与非典型抗精神病药物联合应用对抑郁症的治疗疗效分析[J]. 山西医药杂志,2022,51(5):520-521. DOI:10.3969/j.issn.0253-9926.2022.05.012

3、Dementia (who.int)

4、Jia L, Du Y, Chu L, et al. Prevalence, risk factors, and management of dementia and mild cognitive impairment in adults aged 60 years or older in China: a cross-sectional study[J]. Lancet Public Health, 2020, 5(12): e661-e671. DOI: 10.1016/s2468-2667(20)30185-7


注意:该白皮书中的所有内容(包括文字、图片、音频、视频以及版式设计等)的版权均属于渤健生物科技(上海)有限公司(下称“版权方”),并授权北京蛋黄科技有限公司发表。未经版权方书面授权,任何企业、个人、网站不得转载、转贴、复制、摘编、发表或利用其他方式使用本资料的全部或部分内容。


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报告目录

一、神经科学数字化创新背景

1、疾病谱驱动

2、政策驱动

3、资本驱动

4、技术驱动

二、神经科学数字化创新全景透视

1、神经科学数字技术定义及成熟度

2、数字技术凸显神经科学数字化创新优势

3、神经科学数字化创新技术及参与者

三、神经科学数字化创新技术的价值

1、神经科学数字化创新价值分析



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