我们如何鼓励个人，才能让他们更有动力让自己变得更健康？我们如何保证患者能遵循治疗方案？我们如何在医疗体系中创建更多的选择机会？我们如何让医疗提供方更好地彼此协作？我们如何提高医疗服务的有效性？我们如何提高医疗诊断的准确性和及时性？我们如何构建更加个性化的医疗？
在《医疗革命》一书中，作者克瑞莎•泰勒（医疗创新和管理领域的知名专家）从设计思维的视角，探索了利用信息技术将医疗保健业引入体验经济的方式。在体验经济中，患者角色将转型为医疗产业的消费者，拥有更多的医疗选择权和决定权，从而成为自身健康的积极参与者。泰勒女士创新性地构想了一种由大数据和分析学驱动的新型医疗体系，在该体系中，人们的心理健康与生理疾病受到同等重视，患者转型为医疗业的“消费者”，整个体系与我们的日常生活水乳交融，为我们提供独一无二的个性化医疗体验。通过数据连接，医疗保健这个“生态环境”中的每个人，包括医生、保险商、研究人员，都能获取海量的医疗健康信息。无论身处健康之旅的哪个发展阶段，“保持人们的身心健康”都是医疗保健业的奋斗目标。医疗革命才刚开始，令人兴奋的旅程正期待着我们的共同参与。  我们如何鼓励个人，才能让他们更有动力让自己变得更健康？我们如何保证患者能遵循治疗方案？我们如何在医疗体系中创建更多的选择机会？我们如何让医疗提供方更好地彼此协作？我们如何提高医疗服务的有效性？我们如何提高医疗诊断的准确性和及时性？我们如何构建更加个性化的医疗？<br />在《医疗革命》一书中，作者克瑞莎•泰勒（医疗创新和管理领域的知名专家）从设计思维的视角，探索了利用信息技术将医疗保健业引入体验经济的方式。在体验经济中，患者角色将转型为医疗产业的消费者，拥有更多的医疗选择权和决定权，从而成为自身健康的积极参与者。泰勒女士创新性地构想了一种由大数据和分析学驱动的新型医疗体系，在该体系中，人们的心理健康与生理疾病受到同等重视，患者转型为医疗业的“消费者”，整个体系与我们的日常生活水乳交融，为我们提供独一无二的个性化医疗体验。通过数据连接，医疗保健这个“生态环境”中的每个人，包括医生、保险商、研究人员，都能获取海量的医疗健康信息。无论身处健康之旅的哪个发展阶段，“保持人们的身心健康”都是医疗保健业的奋斗目标。医疗革命才刚开始，令人兴奋的旅程正期待着我们的共同参与。 

在本书中，作者从设计思维的视角，探索了利用信息技术将医疗保健业引入体验经济的方式。在体验经济中，患者角色将转型为医疗产业的消费者，拥有更多的医疗选择权和决定权，从而成为自身健康的积极参与者。泰勒女士创新性地构想了一种由大数据和分析学驱动的新型医疗体系，在该体系中，人们的心理健康与生理疾病受到同等重视，患者转型为医疗业的“消费者”，整个体系与我们的日常生活水乳交融，为我们提供独一无二的个人化医疗体验。通过数据连接，医疗保健这个“生态环境”中的每个人，包括医生、保险商、研究人员，都能获取海量的医疗健康信息。无论身处健康之旅的哪个发展阶段，“保持人们的身心健康”，都是医疗保健业的奋斗目标。医疗革命才刚开始，令人兴奋的旅程正期待着我们的共同参与。 在本书中，作者从设计思维的视角，探索了利用信息技术将医疗保健业引入体验经济的方式。在体验经济中，患者角色将转型为医疗产业的消费者，拥有更多的医疗选择权和决定权，从而成为自身健康的积极参与者。泰勒女士创新性地构想了一种由大数据和分析学驱动的新型医疗体系，在该体系中，人们的心理健康与生理疾病受到同等重视，患者转型为医疗业的“消费者”，整个体系与我们的日常生活水乳交融，为我们提供独一无二的个人化医疗体验。通过数据连接，医疗保健这个“生态环境”中的每个人，包括医生、保险商、研究人员，都能获取海量的医疗健康信息。无论身处健康之旅的哪个发展阶段，“保持人们的身心健康”，都是医疗保健业的奋斗目标。医疗革命才刚开始，令人兴奋的旅程正期待着我们的共同参与。

〔美〕克瑞莎•泰勒（Krisa Tailor）
SAS软件公司健康与生命科学全球实践部的一位全球产业顾问，负责帮助全球医疗机构解决当前医疗业所面临的迫切难题。克瑞莎•泰勒在2008年加入了SAS，并参与了医疗业各个领域的许多工作，包括政策制定、产品管理以及顾问咨询。克瑞莎•泰勒同时也是莱美德公司（Remedy，意为“治疗”）的CEO与联合创始人。该公司是一个专注于慢性疼痛管理的数字健康平台。 〔美〕克瑞莎•泰勒（Krisa Tailor）<br />SAS软件公司健康与生命科学全球实践部的一位全球产业顾问，负责帮助全球医疗机构解决当前医疗业所面临的迫切难题。克瑞莎•泰勒在2008年加入了SAS，并参与了医疗业各个领域的许多工作，包括政策制定、产品管理以及顾问咨询。克瑞莎•泰勒同时也是莱美德公司（Remedy，意为“治疗”）的CEO与联合创始人。该公司是一个专注于慢性疼痛管理的数字健康平台。

推荐序一推荐序二推荐序三推荐序四推荐序五前 言致 谢
第一部分 构思
第一章 简 介
痛点起点 经验乃万事之师你的医保体验怎么样？体验经济医保趋势从量到质保险市场互操作性其他趋势
第二章 深度思考
深度思考体验蓝图丹尼斯的故事确立关键问题
第三章 灵 感
师从银行业 师从零售业师从医疗保健业他们究竟是怎么做的？
第四章 构 思
有趣的部分2020年的医疗保健赋权患者个人健康云
第二部分 执行
第五章 实施第一阶段
从理想到现实技术可行性大数据医疗索赔数据临床数据自生成数据患者满意度调查与患者自述诊疗效果数据 社交网络数据其他数据类型分析学描述型预测型规范型 文本分析推动 推荐序一推荐序二推荐序三推荐序四推荐序五前    言致    谢
第一部分  构思 
第一章 简  介
痛点起点 经验乃万事之师你的医保体验怎么样？体验经济医保趋势从量到质保险市场互操作性其他趋势
第二章  深度思考
深度思考体验蓝图丹尼斯的故事确立关键问题
第三章  灵  感
师从银行业 师从零售业师从医疗保健业他们究竟是怎么做的？
第四章  构  思
有趣的部分2020年的医疗保健赋权患者个人健康云 
第二部分  执行 
第五章  实施第一阶段
从理想到现实技术可行性大数据医疗索赔数据临床数据自生成数据患者满意度调查与患者自述诊疗效果数据 社交网络数据其他数据类型分析学描述型预测型规范型 文本分析推动高级分析学的技术发展趋势 机器学习物联网构建分析策略隐私与安全分析框架大数据创新实验室健康分析商务分析与临床分析升级进行预测进行推荐行为分析 个人健康分析可视分析医疗服务送达公共卫生其他健康研究
第六章  实施第二阶段
回到蓝图改变行为人口健康状况分析客户工具目前的追踪系统从追踪到指导行为 顾客选择和医疗数据透明化数据解放透明化会走向何方？APCD是什么？前景如何？APCD：一个创新的平台成功关键：大数据分析建立APCD数据库利用手上现有的数据获取政治支持向客户提供价值医疗与隐私医疗促使医疗行业各方的参与为何是APCD数据库？临床实验数据透明化
第七章  实施第三阶段
为何要从“按次计费”向“按质计费”转化？激励机制的改变与应用为何采用片段分析构建片段护理如何构建一个医疗片段计算医疗片段的成本 患者和患者群体：医疗成本与疗效分析对患者的整体认识医疗提供方的表现诊断与医疗服务个性化机器学习与人工智能 自然语言处理
第八章  创新
整合一切因素设计思维工具指数增长现代化适应现代需求或习惯采用现代理念或方法安装现代设备传统向现代的转化互操作性路线图
第九章  个体 
向何处去？构建医疗体系的运作方式工作流程与经验反思开发协作方式封闭回路最后几点思考
附    录关于作者
推荐序一推荐序二推荐序三推荐序四推荐序五前    言致    谢<br />第一部分  构思 <br />第一章 简  介<br />痛点起点 经验乃万事之师你的医保体验怎么样？体验经济医保趋势从量到质保险市场互操作性其他趋势<br />第二章  深度思考<br />深度思考体验蓝图丹尼斯的故事确立关键问题<br />第三章  灵  感<br />师从银行业 师从零售业师从医疗保健业他们究竟是怎么做的？<br />第四章  构  思<br />有趣的部分2020年的医疗保健赋权患者个人健康云 <br />第二部分  执行 <br />第五章  实施第一阶段<br />从理想到现实技术可行性大数据医疗索赔数据临床数据自生成数据患者满意度调查与患者自述诊疗效果数据 社交网络数据其他数据类型分析学描述型预测型规范型 文本分析推动高级分析学的技术发展趋势 机器学习物联网构建分析策略隐私与安全分析框架大数据创新实验室健康分析商务分析与临床分析升级进行预测进行推荐行为分析 个人健康分析可视分析医疗服务送达公共卫生其他健康研究<br />第六章  实施第二阶段<br />回到蓝图改变行为人口健康状况分析客户工具目前的追踪系统从追踪到指导行为 顾客选择和医疗数据透明化数据解放透明化会走向何方？APCD是什么？前景如何？APCD：一个创新的平台成功关键：大数据分析建立APCD数据库利用手上现有的数据获取政治支持向客户提供价值医疗与隐私医疗促使医疗行业各方的参与为何是APCD数据库？临床实验数据透明化<br />第七章  实施第三阶段<br />为何要从“按次计费”向“按质计费”转化？激励机制的改变与应用为何采用片段分析构建片段护理如何构建一个医疗片段计算医疗片段的成本 患者和患者群体：医疗成本与疗效分析对患者的整体认识医疗提供方的表现诊断与医疗服务个性化机器学习与人工智能 自然语言处理<br />第八章  创新<br />整合一切因素设计思维工具指数增长现代化适应现代需求或习惯采用现代理念或方法安装现代设备传统向现代的转化互操作性路线图<br />第九章  个体 <br />向何处去？构建医疗体系的运作方式工作流程与经验反思开发协作方式封闭回路最后几点思考<br />附    录关于作者<br />

推荐序一
这是一本相见恨晚的书，也是一本当下中国移动医疗从业者、研究者和观察者们都值得去细读的一本书。克瑞莎•泰勒（Krisa Tailor）女士这本《医疗革命》向我们描述了一个基于患者赋权（empowering patients）和大数据分析应用的医疗场景。在克瑞莎看来，目前的美国医疗保健系统已经到了发生重大变革的阶段。其中一个重要的趋势就是，医疗行业将会越来越注重体验和提供个性化的服务，未来的医疗行为将不仅仅是“看病就医”，而是用户深度参与自身保健的“健康管理”。这与中国移动医疗的从业者们的愿景何其相似！但在具体的实现路径上，克瑞莎女士描述了一种完全有别于中国移动医疗企业所采取的患者教育的方式，而是基于大数据和分析的手段，本着改善医疗体验的目的，一步步构建出了一种全新的医疗体系。在这个体系里，克瑞莎试图解决医疗领域的以下七大问题，以构建出一套基于患者赋权和精准医疗的个性化健康管理体系：
1. 我们如何鼓励个人，才能让他们更有动力使自己变得更健康？2. 我们如何保证患者能遵循治疗方案？3. 我们如何在医疗体系中创建更多的选择机会？4. 我们如何提升医疗提 推荐序一
这是一本相见恨晚的书，也是一本当下中国移动医疗从业者、研究者和观察者们都值得去细读的一本书。克瑞莎•泰勒（Krisa Tailor）女士这本《医疗革命》向我们描述了一个基于患者赋权（empowering patients）和大数据分析应用的医疗场景。在克瑞莎看来，目前的美国医疗保健系统已经到了发生重大变革的阶段。其中一个重要的趋势就是，医疗行业将会越来越注重体验和提供个性化的服务，未来的医疗行为将不仅仅是“看病就医”，而是用户深度参与自身保健的“健康管理”。这与中国移动医疗的从业者们的愿景何其相似！但在具体的实现路径上，克瑞莎女士描述了一种完全有别于中国移动医疗企业所采取的患者教育的方式，而是基于大数据和分析的手段，本着改善医疗体验的目的，一步步构建出了一种全新的医疗体系。在这个体系里，克瑞莎试图解决医疗领域的以下七大问题，以构建出一套基于患者赋权和精准医疗的个性化健康管理体系：
1. 我们如何鼓励个人，才能让他们更有动力使自己变得更健康？2. 我们如何保证患者能遵循治疗方案？3. 我们如何在医疗体系中创建更多的选择机会？4. 我们如何提升医疗提供方之间的协作？5. 我们如何提高医疗服务的有效性？6. 我们如何增加医疗诊断的准确性和及时性？7. 我们如何构建更加个性化的医疗？
具体的答案，诸位可以从这本书里面逐一找到。克瑞莎描述了诸如健康云数据的收集和整理、机器学习和人工智能、文本挖掘与自然语言处理（NLP）技术，并辅以强大计算分析能力，这些技术的成熟和应用将不可避免地对中国现有的医疗体系带来颠覆性的改变——医院去中心化、医生执业的自主化、用户体验的个性化，可能都会逐一发生。这并不是停留在纸面上的构想，消费级的大数据分析早已存在于我们日常的生活中，比如新闻App基于兴趣分发的新闻推送，网购平台基于搜索历史的购物推荐等。在医疗领域，这种基于检查化验、影像检查、医疗报销、健康监测等多维度、持续收集的健康大数据，也必将使用户更了解自己的身体，也会使用户更有参与到自身健康维护的积极性；同时，还会让医疗机构提供的医疗服务更准确、更个性化、更注重服务质量。以春雨医生为例，作为中国最早进入移动医疗领域，也是最早推出基于实时健康流数据的电子健康档案（EHR）的企业，我们于2015年正式启动了基于健康大数据分析的应用研究。2015年，春雨医生与中国顶尖的大数据研究机构——中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室，共建“健康大数据实验室”，针对20种中国常见病进行数据建模，定义数据采集的规范和传输标准，利用机器算法对这20种疾病进行自动化健康预警。春雨医生平台本身也以每日数十万条新增用户健康行为数据的速度累积健康大数据，辅以春雨医生已经构建的文本挖掘、语义分析和自然语言处理团队，在不久的将来，克瑞莎描述的新医疗场景可能就会在春雨医生等移动医疗平台上出现。最后，我想以本书中引用的作者好友格雷厄姆•休斯博士于2014年撰写的一篇题为《医疗保健2020》的文章作为结尾。格雷厄姆在这篇短文里描述了一种基于智能健康App进行健康管理的未来医疗健康模式：它是一款精准的、个性化的并实时进行自我更新的健康助手，它不烦你，还“很快就看透什么最能刺激我保持健康，以及怎样最能帮到我”。格雷厄姆在这篇文章的末尾写道：“如果这个技术在2014 年就能用，而它对健康又如此重要，那我为什么还要等到2020 年？”这也是我想提出的问题。让我们一起迎接医疗大数据革命的风口吧！
春雨医生CEO  张锐
推荐序二
提起大数据，我首先想到的是整个世界的数据化。人类世界有两大未知领域：一个是宇宙，一个是人体，探索空间都是无限的。而这两者也正是大数据的两个核心来源。从越来越准确的手机地图，我们可以看到整个地球正在被人类逐步数据化，以此为基础，自动驾驶汽车、无人机送货等以前无法想象的创新陆续出现，大数据必将推动人类社会发生天翻地覆的变化。广义上的健康医疗数据涵盖一个人的全生命周期，是多方面数据的汇集，包括健康情况、身体平衡、疾病防控、食品安全、心理健康等。狭义上的健康医疗数据是病患治疗过程中产生的大量数据，包括患者的疾病情况、电子病历、用药情况、医学影像、其他特殊诊疗信息等。无论从广义上还是狭义上来看，健康医疗大数据都是重要的战略资源，如加以有效利用，必将对改进医疗健康模式发挥重要作用，也将对人类社会的发展起到重要的促进作用。大数据与分析在医疗方面的应用主要体现在两方面：一方面，医生在疾病数据、诊疗方案、治疗效果的大数据分析的帮助下，可以优化临床决策，为患者个性化地制订更合理的诊疗方案。通过对疾病的系统化分析，获得对疾病发生、发展各阶段更深刻的理解，总结疾病的转化规律，并在完成疾病处置、疾病归转的数据分析的基础上，实现治疗的标准化。我们可以大胆设想，机器人医生将会逐步应用于疾病的诊治。另一方面，这些大数据分析将为每个人提供帮助和指导，让人们更加合理地关注自己的身体，对自己负责。通过数据，人们可以获知自身健康状况，得到结果后，还可通过大数据分析给出的系统化、个性化的健康保健指导、生活指导等使医疗保健惠及全民，整个社会的健康状态也将因而有大幅度的改善，人类的寿命也将大幅延长。海量数据的来源是医疗大数据发展的决定性因素，医疗数据又有着规模庞大、结构多样、增长快速、价值较高、真实性高的特性。如何获取真实有效的第一手数据，是各大移动医疗企业关心的重点。好大夫在线十年来通过提供优质的线上服务，积累了大量的医疗数据，积累了一笔巨大财富，这也为好大夫在线带来了行业领先的地位。但是，在我们看来，我们还处在数据积累期，那些在很多人眼里已经“很大”的数据仍然远远不够大、不够深。这也是中国移动医疗行业在大数据命题上的现实状况。我国现今的医疗大数据发展程度还远落后于美国等发达国家，究其原因，我国还处于医疗体制改革阶段，管理者、从业者的精力皆集中于改革医疗体系，对于医疗大数据创新工作所投入的精力、思考和实践都略显不足；另一原因是，医疗数据仍掌握于各大医院的手中，数据开放程度仍然不高，我们对此应更具紧迫感。医疗大数据取自于社会，也应归于社会，而政府在制定政策时，需更多发挥以规则推动社会创新的作用。《医疗革命：大数据与分析如何改变医疗模式》是一部以医疗保健为主题的著作，作者克瑞莎•泰勒女士创造性地将体验经济引入医疗保健领域，主张利用换位思考、赋权患者等办法，改变医疗体系的运作方式，实现医疗系统的颠覆和重塑，而大数据与分析学正是驱动创建这种新型医疗体系的两大引擎。本书向读者系统地展现了怎样通过大数据分析、云计算、人工智能、物联网等技术引领医学研究，以求更有效地实现医疗的个性化、定制化、精准化。机械工业出版社将这本书引进至国内，希望推动我国医疗行业进行更多的思考，让我们有机会学习和借鉴国际上的先进思路。我向各位推荐此书，从思维到方法论，从构思到实施，此书必将给各位读者带来诸多灵感，引发更深入的思考。 2016年3月，在万众瞩目的“人机围棋大战”中，Alpha Go电脑成功击败了围棋世界冠军李世石，这次巅峰对决的意义不亚于“人类登月”，标志着机器脑力已经战胜人脑，开始撼动人类大脑的统治地位。按照现在的科技创新进程，人工智能与医疗必将结合，我们是否也可以畅想一下，在若干年后，机器人医生会不会出现在各大医院中呢？
好大夫在线创始人  王航
推荐序三
传统医疗系统的弊端由来已久，看病的过程对于我们所有人来说几乎都是一段不甚愉快，甚至痛苦绝望的经历；而巨大的医疗开支也早已成为一项难以为继的社会成本。一场全面彻底的医疗革命迫在眉睫。然而医疗问题盘根错节，其本质是如何管理人们的健康需求的问题，并非局部的修补可以解决。奥巴马轰轰烈烈的“医保改革法案”和“精准医疗计划”，也只是抓住了医改这头巨象的两条前腿而已。在这本《医疗革命》中，克瑞莎•泰勒基于其在医疗创新管理领域浸淫多年的开阔视角，为医改的实现方式提供了一份全面系统的近似行动纲领性的文件。我在此不赘述这个行动纲领的具体结构，因为作者在本书的附录中已提供了一份简洁且全面的总结。只是有两点值得强调：第一是彻底颠覆有病治病、医生主导的理念，将个人的身心健康当作自己的银行资产一样进行日常管理，并将健康管理作为一种积极主动的消费行为，强调防病于未然；而其中涉及的用户行为分析和引导、质量成本管理和服务评价体系等，都需要大数据和人工智能的支持。另一点是大数据的管理和平台建设。医疗健康数据作为一种战略资源，充分考验我们的社会管理水平，而在保障隐私、赋权患者的基础上促进数据的透明化和自由流动，是大数据得以在医疗革命中施展拳脚的必要条件。精准医疗的前提就是将个体的基因、表观、表达、微生物组和临床表观，以及环境乃至生活习惯等各个层次充分数字化。临床应用级别的测序等多组学技术以及智能硬件将使这成为可能。其次，由于生命本身就是个大数据，因此数据将是一切个性化定制的立足点，而如今建立在人的有限知识和经验基础上的医疗体系注定无法满足精准医学的要求。再次，生命数据的体量和复杂度注定了人脑在处理这些数据时力不从心，而人工智能的介入将极大地提升医疗决策效率，并将带来指数级增长的新发现。最后，互联网将为医疗体系透明化、数据交流、医患互动提供平台，使我们管理自己的医疗健康数据成为可能，从而使病人日趋活跃地参与决策。此外，这轮医疗革命将是由技术突破引发的社会关系变革，如何正确处理与统医疗行业、政府、保险公司的关系将变得十分重要。上述理念也是我去年创办碳云智能（iCarbonX）的立足点和行动方向。碳云智能的使命是将每个人多层次的生命现象数字化，用人工智能的语言来模拟生命本身，帮助用户管理自己的数字生命。关于医疗革命究竟该如何实现，我有我的思考，你有你的答案，但无论怎样，这场革命已经轰轰烈烈地展开了。
碳云智能创始人  王俊

推荐序四
这几年，我每天都会花不少时间阅读有关医药和医疗行业的信息，发现人们对医药和医疗行业的批评从来就没有停止过，但理性的、富有建设性的意见和建议又有多少？在我国，涉及医药、医疗事务监管的部委有七八个，各部门出台的政策也是一个接着一个，但百姓“看病难、看病贵”这个重要矛盾得到有效缓解了吗？在移动互联网时代，针对看病又贵又难的这个“大痛点”，成千上万个移动医疗项目不断涌现，包括BTA都入局了，但仅靠互联网就能拯救中国医疗吗？针对以上问题的回答，都是两个字——“没有”！这能怪医疗改革的主导者、决策者、参与者、建议者吗？未必。因为他们都是处在自身岗位上来考虑对医疗行业实施改良、改革，很难将局外人“地盘”里的事务也抓过来一并改革。这就注定了我们进行医疗改革的道路之艰辛、过程之漫长。这期间，众多参与改革的机构和创业者也就面临着诸多的不确定性。中国的医疗改革需要一场持久的、全盘的、渐进式的推动，需要一个更好的设计。这个设计应当符合政府、公众、保险和商业机构的利益，使大家都能从中有所收获，都能持久。而在移动时代，大数据能够让大家更为科学地设计出新的项目，以促进医疗改革。美国人克瑞莎•泰勒所著的《医疗革命：大数据与分析如何改变医疗模式》一书给了我很多的启发。这是一本具有相当大的借鉴意义且能洞析未来，并从中能不断发现新机会的书，无论是政府人员还是创业者、公众患者、医生、保险人员、医疗商业模式设计者、医药健康企业人员，都能从中找到感兴趣的内容，并能刺激迸发出更多的灵感，以指导今后的工作和创业。这本书的作者在对医疗行业的问题及解决方案的分析中，始终坚持“探索现象、确定问题、寻找灵感、构思方案、实施方案”这样一个逻辑思维。如在探索现象中，作者发现了在医疗行业的各环节上都存在很多普遍存在的但却往往被多数主管部门、改革参与者和创业者所忽略的奇特现象。透析这些现象，问题很快水落石出。于是，有少量的改革者针对这些问题进行了分析，寻求灵感，构思方案，最终落实到一个个的医疗改革项目。作者对这些创新的医疗改革项目（包括公益的和商业的）一一进行了分析和记录，这是非常有价值的。作者撰写的这些案例基本都是一个个的医疗数据。关于这些数据是从哪来的、在医疗改革中的起到什么作用、目前数据被加以运用的情况等，作者都有描述。但我还留意到，不少的医疗大数据项目目前仍然停留在美国的某个州，甚至是其下面的某个部门，在全美大获成功的医疗大数据项目案例并不是很多。这难道不是更有利吗？如果都是已经大获成功的、在美国已大放异彩的案例，那还有什么创新、发展可言？正是因为诸多中小型的、探索中的、创新性的医疗革新项目，才让我们有了更多再完善、再创新的空间，也才有了更大的施展空间。例如，作者着墨比较多的一个案例叫“个人健康云”项目，它是个人健康数据被存储、分析和分享的发源地。健康云会接收多方生成的数据，包括医生处方数据、保险公司数据、体验数据、个人自动添加的饮食数据、瑜伽课表和每节课的卡路里燃烧量数据、睡眠数据、乘坐飞机所用时间数据等与健康有关的大量数据信息，最终让人们在健康云的帮助下发现自身的健康规律和趋势，无论是研究者、临床医生还是患者，人人都能够从这种包含了上百亿患者信息的超级健康云中获益。还有，诸如医疗领域中的“综合电子病案”，集合了临床数据、化验结果、医疗索赔申请、自行生成的手机健康数据、社交媒体数据或任何类型的信息，再将这些大数据科技与云分析结合，就能处理这些海量的来自各方的信息，并将其转化为极具价值的项目或商业行动。每天都在产生海量的医疗健康大数据，你还可以想办法让人们产生更多的、更利于自己的大数据，这无论是对我国医疗改革的研究者、政策制定者、参考者还是对商业团体来说，无疑都非常有利。最后我想说，《医疗革命》这本书可谓是对美国正在进行的医疗改革这片“实验田”最全面、最深入的报道与剖析之一，从中可以发现很多新玩法。在此基础上，你要思考如何在我国做到创新、升级。我想，这就是本书带给我们的最大价值所在。
赛柏蓝CEO  韦绍锋
推荐序五
在我读完本书并作序时，恰逢国务院总理李克强6月8日在主持召开国务院常务会议。此次会议提出要集成医学大数据资源，建立互联互通的大数据平台。这则消息既传达出从政府层面已经清晰地意识到医学大数据的整合价值，同时也与本书提到的各种大数据源必须互联才能获得医疗业全貌的观点不谋而合。进入数据量呈TB级增长的互联网时代，我们发现各种数据源相互作用，影响健康的因素早已不仅仅局限于医疗体系之内，我们的生活行为方式、周边环境状况、受教育程度，甚至数码产品的使用习惯等，都在不同程度上决定着我们的健康状况。因此，对于大数据的整合与分析方法就显得尤为重要。本书作者克瑞莎•泰勒用她多年积累的专业经验和技术，向读者详细解释了不同类型的健康数据的收集和分析方法，并对影响数据分析发展的几个趋势做出了前瞻性解读。作为任职于美国著名软件公司SAS健康与生命科学实践部的一位全球产业顾问，克瑞莎•泰勒负责帮助全球医疗机构解决当前医疗业所面临的最迫切的难题，包括在政策大环境下对医疗保健体系的构筑与应用。比如，自美国实行“奥巴马医改”新政以来，提出了许多创新举措，如全民参保、监管保险公司保费政策、限制私有市场转保等，但在实际执行过程中却忽略了患者体验，引发了种种非议。基于此，泰勒提出将“设计思维”与“体验经济”融入到整个医疗服务体系当中。“设计思维”是要从人本角度满足医疗需求、解决医保问题，具体分为五个步骤：探索现象、确定问题、寻找灵感、构思方案、实施方案。“体验经济”是要提供一种个性化、定制化的方案，让患者从被动消费转为主动参与，改变医疗服务不完整、不连续的状况。从本书提及的美国医疗现状来看我国的医改进程，似乎也面临着一些相同的问题。比如，如何让患者在医疗服务体系中拥有更多选择和参与的机会？医保、医院及其他医疗提供方之间如何互联协作？如何提高医疗服务的有效性？使医疗服务个性化并具有针对性？在我们苦苦寻求答案的时候，不妨先通过本书来了解美国的解决办法，或许能给我们以启迪，以更高效的方式推进我国的医改进程。解决“选择和参与”问题的方法是要让数据透明化，建立支付方索赔数据库，以及形成个人健康计划；解决“协作”问题的方法是，进行医疗片断分析，明确可避免的医疗支出，对患者进行数据化的全面了解；解决“诊断个性化”问题的方法是，通过机器学习和人工智能分析来进行自然语言处理。在这里，我想重点提及机器学习与人工智能的大数据分析方式。当我们拥有海量医疗数据之后，机器学习可以自动建立分析模型，运用各类算法让人们发现复杂且庞大的数据背后的含义；通过人工智能的方式，在没有主观干预的情况下，提供更高效、更精准的结论和决策建议。类似的分析方式目前已经运用在了基因测序和精准医疗领域，我认为这也是整个医学未来的发展方向——可预测潜在疾病、可提早防治。回想两年前，“大数据”这个词被首次写入我国的《政府工作报告》，再到如今在多个领域广泛应用，我们也一直期待在我国的医疗服务体系当中，“大数据”能够发挥它应有的作用。这本《医疗革命》所阐述的内容，将之前很多理论化的概念真正转化到构建与操作层面，提出了切实可行的应用方法，诚挚推荐给所有医疗行业的相关人士，它将带您翻开一个新的篇章——从人本视角满足医疗需求，推动构筑以人为本的高效服务体系。

互联网医疗中国会行业研究员  关普璟 推荐序一<br />这是一本相见恨晚的书，也是一本当下中国移动医疗从业者、研究者和观察者们都值得去细读的一本书。克瑞莎•泰勒（Krisa Tailor）女士这本《医疗革命》向我们描述了一个基于患者赋权（empowering patients）和大数据分析应用的医疗场景。在克瑞莎看来，目前的美国医疗保健系统已经到了发生重大变革的阶段。其中一个重要的趋势就是，医疗行业将会越来越注重体验和提供个性化的服务，未来的医疗行为将不仅仅是“看病就医”，而是用户深度参与自身保健的“健康管理”。这与中国移动医疗的从业者们的愿景何其相似！但在具体的实现路径上，克瑞莎女士描述了一种完全有别于中国移动医疗企业所采取的患者教育的方式，而是基于大数据和分析的手段，本着改善医疗体验的目的，一步步构建出了一种全新的医疗体系。在这个体系里，克瑞莎试图解决医疗领域的以下七大问题，以构建出一套基于患者赋权和精准医疗的个性化健康管理体系：<br />1. 我们如何鼓励个人，才能让他们更有动力使自己变得更健康？2. 我们如何保证患者能遵循治疗方案？3. 我们如何在医疗体系中创建更多的选择机会？4. 我们如何提升医疗提供方之间的协作？5. 我们如何提高医疗服务的有效性？6. 我们如何增加医疗诊断的准确性和及时性？7. 我们如何构建更加个性化的医疗？<br />具体的答案，诸位可以从这本书里面逐一找到。克瑞莎描述了诸如健康云数据的收集和整理、机器学习和人工智能、文本挖掘与自然语言处理（NLP）技术，并辅以强大计算分析能力，这些技术的成熟和应用将不可避免地对中国现有的医疗体系带来颠覆性的改变——医院去中心化、医生执业的自主化、用户体验的个性化，可能都会逐一发生。这并不是停留在纸面上的构想，消费级的大数据分析早已存在于我们日常的生活中，比如新闻App基于兴趣分发的新闻推送，网购平台基于搜索历史的购物推荐等。在医疗领域，这种基于检查化验、影像检查、医疗报销、健康监测等多维度、持续收集的健康大数据，也必将使用户更了解自己的身体，也会使用户更有参与到自身健康维护的积极性；同时，还会让医疗机构提供的医疗服务更准确、更个性化、更注重服务质量。以春雨医生为例，作为中国最早进入移动医疗领域，也是最早推出基于实时健康流数据的电子健康档案（EHR）的企业，我们于2015年正式启动了基于健康大数据分析的应用研究。2015年，春雨医生与中国顶尖的大数据研究机构——中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室，共建“健康大数据实验室”，针对20种中国常见病进行数据建模，定义数据采集的规范和传输标准，利用机器算法对这20种疾病进行自动化健康预警。春雨医生平台本身也以每日数十万条新增用户健康行为数据的速度累积健康大数据，辅以春雨医生已经构建的文本挖掘、语义分析和自然语言处理团队，在不久的将来，克瑞莎描述的新医疗场景可能就会在春雨医生等移动医疗平台上出现。最后，我想以本书中引用的作者好友格雷厄姆•休斯博士于2014年撰写的一篇题为《医疗保健2020》的文章作为结尾。格雷厄姆在这篇短文里描述了一种基于智能健康App进行健康管理的未来医疗健康模式：它是一款精准的、个性化的并实时进行自我更新的健康助手，它不烦你，还“很快就看透什么最能刺激我保持健康，以及怎样最能帮到我”。格雷厄姆在这篇文章的末尾写道：“如果这个技术在2014 年就能用，而它对健康又如此重要，那我为什么还要等到2020 年？”这也是我想提出的问题。让我们一起迎接医疗大数据革命的风口吧！<br />春雨医生CEO  张锐<br />推荐序二<br />提起大数据，我首先想到的是整个世界的数据化。人类世界有两大未知领域：一个是宇宙，一个是人体，探索空间都是无限的。而这两者也正是大数据的两个核心来源。从越来越准确的手机地图，我们可以看到整个地球正在被人类逐步数据化，以此为基础，自动驾驶汽车、无人机送货等以前无法想象的创新陆续出现，大数据必将推动人类社会发生天翻地覆的变化。广义上的健康医疗数据涵盖一个人的全生命周期，是多方面数据的汇集，包括健康情况、身体平衡、疾病防控、食品安全、心理健康等。狭义上的健康医疗数据是病患治疗过程中产生的大量数据，包括患者的疾病情况、电子病历、用药情况、医学影像、其他特殊诊疗信息等。无论从广义上还是狭义上来看，健康医疗大数据都是重要的战略资源，如加以有效利用，必将对改进医疗健康模式发挥重要作用，也将对人类社会的发展起到重要的促进作用。大数据与分析在医疗方面的应用主要体现在两方面：一方面，医生在疾病数据、诊疗方案、治疗效果的大数据分析的帮助下，可以优化临床决策，为患者个性化地制订更合理的诊疗方案。通过对疾病的系统化分析，获得对疾病发生、发展各阶段更深刻的理解，总结疾病的转化规律，并在完成疾病处置、疾病归转的数据分析的基础上，实现治疗的标准化。我们可以大胆设想，机器人医生将会逐步应用于疾病的诊治。另一方面，这些大数据分析将为每个人提供帮助和指导，让人们更加合理地关注自己的身体，对自己负责。通过数据，人们可以获知自身健康状况，得到结果后，还可通过大数据分析给出的系统化、个性化的健康保健指导、生活指导等使医疗保健惠及全民，整个社会的健康状态也将因而有大幅度的改善，人类的寿命也将大幅延长。海量数据的来源是医疗大数据发展的决定性因素，医疗数据又有着规模庞大、结构多样、增长快速、价值较高、真实性高的特性。如何获取真实有效的第一手数据，是各大移动医疗企业关心的重点。好大夫在线十年来通过提供优质的线上服务，积累了大量的医疗数据，积累了一笔巨大财富，这也为好大夫在线带来了行业领先的地位。但是，在我们看来，我们还处在数据积累期，那些在很多人眼里已经“很大”的数据仍然远远不够大、不够深。这也是中国移动医疗行业在大数据命题上的现实状况。我国现今的医疗大数据发展程度还远落后于美国等发达国家，究其原因，我国还处于医疗体制改革阶段，管理者、从业者的精力皆集中于改革医疗体系，对于医疗大数据创新工作所投入的精力、思考和实践都略显不足；另一原因是，医疗数据仍掌握于各大医院的手中，数据开放程度仍然不高，我们对此应更具紧迫感。医疗大数据取自于社会，也应归于社会，而政府在制定政策时，需更多发挥以规则推动社会创新的作用。《医疗革命：大数据与分析如何改变医疗模式》是一部以医疗保健为主题的著作，作者克瑞莎•泰勒女士创造性地将体验经济引入医疗保健领域，主张利用换位思考、赋权患者等办法，改变医疗体系的运作方式，实现医疗系统的颠覆和重塑，而大数据与分析学正是驱动创建这种新型医疗体系的两大引擎。本书向读者系统地展现了怎样通过大数据分析、云计算、人工智能、物联网等技术引领医学研究，以求更有效地实现医疗的个性化、定制化、精准化。机械工业出版社将这本书引进至国内，希望推动我国医疗行业进行更多的思考，让我们有机会学习和借鉴国际上的先进思路。我向各位推荐此书，从思维到方法论，从构思到实施，此书必将给各位读者带来诸多灵感，引发更深入的思考。 2016年3月，在万众瞩目的“人机围棋大战”中，Alpha Go电脑成功击败了围棋世界冠军李世石，这次巅峰对决的意义不亚于“人类登月”，标志着机器脑力已经战胜人脑，开始撼动人类大脑的统治地位。按照现在的科技创新进程，人工智能与医疗必将结合，我们是否也可以畅想一下，在若干年后，机器人医生会不会出现在各大医院中呢？<br />好大夫在线创始人  王航<br />推荐序三<br />传统医疗系统的弊端由来已久，看病的过程对于我们所有人来说几乎都是一段不甚愉快，甚至痛苦绝望的经历；而巨大的医疗开支也早已成为一项难以为继的社会成本。一场全面彻底的医疗革命迫在眉睫。然而医疗问题盘根错节，其本质是如何管理人们的健康需求的问题，并非局部的修补可以解决。奥巴马轰轰烈烈的“医保改革法案”和“精准医疗计划”，也只是抓住了医改这头巨象的两条前腿而已。在这本《医疗革命》中，克瑞莎•泰勒基于其在医疗创新管理领域浸淫多年的开阔视角，为医改的实现方式提供了一份全面系统的近似行动纲领性的文件。我在此不赘述这个行动纲领的具体结构，因为作者在本书的附录中已提供了一份简洁且全面的总结。只是有两点值得强调：第一是彻底颠覆有病治病、医生主导的理念，将个人的身心健康当作自己的银行资产一样进行日常管理，并将健康管理作为一种积极主动的消费行为，强调防病于未然；而其中涉及的用户行为分析和引导、质量成本管理和服务评价体系等，都需要大数据和人工智能的支持。另一点是大数据的管理和平台建设。医疗健康数据作为一种战略资源，充分考验我们的社会管理水平，而在保障隐私、赋权患者的基础上促进数据的透明化和自由流动，是大数据得以在医疗革命中施展拳脚的必要条件。精准医疗的前提就是将个体的基因、表观、表达、微生物组和临床表观，以及环境乃至生活习惯等各个层次充分数字化。临床应用级别的测序等多组学技术以及智能硬件将使这成为可能。其次，由于生命本身就是个大数据，因此数据将是一切个性化定制的立足点，而如今建立在人的有限知识和经验基础上的医疗体系注定无法满足精准医学的要求。再次，生命数据的体量和复杂度注定了人脑在处理这些数据时力不从心，而人工智能的介入将极大地提升医疗决策效率，并将带来指数级增长的新发现。最后，互联网将为医疗体系透明化、数据交流、医患互动提供平台，使我们管理自己的医疗健康数据成为可能，从而使病人日趋活跃地参与决策。此外，这轮医疗革命将是由技术突破引发的社会关系变革，如何正确处理与统医疗行业、政府、保险公司的关系将变得十分重要。上述理念也是我去年创办碳云智能（iCarbonX）的立足点和行动方向。碳云智能的使命是将每个人多层次的生命现象数字化，用人工智能的语言来模拟生命本身，帮助用户管理自己的数字生命。关于医疗革命究竟该如何实现，我有我的思考，你有你的答案，但无论怎样，这场革命已经轰轰烈烈地展开了。<br />碳云智能创始人  王俊<br /><br />推荐序四<br />这几年，我每天都会花不少时间阅读有关医药和医疗行业的信息，发现人们对医药和医疗行业的批评从来就没有停止过，但理性的、富有建设性的意见和建议又有多少？在我国，涉及医药、医疗事务监管的部委有七八个，各部门出台的政策也是一个接着一个，但百姓“看病难、看病贵”这个重要矛盾得到有效缓解了吗？在移动互联网时代，针对看病又贵又难的这个“大痛点”，成千上万个移动医疗项目不断涌现，包括BTA都入局了，但仅靠互联网就能拯救中国医疗吗？针对以上问题的回答，都是两个字——“没有”！这能怪医疗改革的主导者、决策者、参与者、建议者吗？未必。因为他们都是处在自身岗位上来考虑对医疗行业实施改良、改革，很难将局外人“地盘”里的事务也抓过来一并改革。这就注定了我们进行医疗改革的道路之艰辛、过程之漫长。这期间，众多参与改革的机构和创业者也就面临着诸多的不确定性。中国的医疗改革需要一场持久的、全盘的、渐进式的推动，需要一个更好的设计。这个设计应当符合政府、公众、保险和商业机构的利益，使大家都能从中有所收获，都能持久。而在移动时代，大数据能够让大家更为科学地设计出新的项目，以促进医疗改革。美国人克瑞莎•泰勒所著的《医疗革命：大数据与分析如何改变医疗模式》一书给了我很多的启发。这是一本具有相当大的借鉴意义且能洞析未来，并从中能不断发现新机会的书，无论是政府人员还是创业者、公众患者、医生、保险人员、医疗商业模式设计者、医药健康企业人员，都能从中找到感兴趣的内容，并能刺激迸发出更多的灵感，以指导今后的工作和创业。这本书的作者在对医疗行业的问题及解决方案的分析中，始终坚持“探索现象、确定问题、寻找灵感、构思方案、实施方案”这样一个逻辑思维。如在探索现象中，作者发现了在医疗行业的各环节上都存在很多普遍存在的但却往往被多数主管部门、改革参与者和创业者所忽略的奇特现象。透析这些现象，问题很快水落石出。于是，有少量的改革者针对这些问题进行了分析，寻求灵感，构思方案，最终落实到一个个的医疗改革项目。作者对这些创新的医疗改革项目（包括公益的和商业的）一一进行了分析和记录，这是非常有价值的。作者撰写的这些案例基本都是一个个的医疗数据。关于这些数据是从哪来的、在医疗改革中的起到什么作用、目前数据被加以运用的情况等，作者都有描述。但我还留意到，不少的医疗大数据项目目前仍然停留在美国的某个州，甚至是其下面的某个部门，在全美大获成功的医疗大数据项目案例并不是很多。这难道不是更有利吗？如果都是已经大获成功的、在美国已大放异彩的案例，那还有什么创新、发展可言？正是因为诸多中小型的、探索中的、创新性的医疗革新项目，才让我们有了更多再完善、再创新的空间，也才有了更大的施展空间。例如，作者着墨比较多的一个案例叫“个人健康云”项目，它是个人健康数据被存储、分析和分享的发源地。健康云会接收多方生成的数据，包括医生处方数据、保险公司数据、体验数据、个人自动添加的饮食数据、瑜伽课表和每节课的卡路里燃烧量数据、睡眠数据、乘坐飞机所用时间数据等与健康有关的大量数据信息，最终让人们在健康云的帮助下发现自身的健康规律和趋势，无论是研究者、临床医生还是患者，人人都能够从这种包含了上百亿患者信息的超级健康云中获益。还有，诸如医疗领域中的“综合电子病案”，集合了临床数据、化验结果、医疗索赔申请、自行生成的手机健康数据、社交媒体数据或任何类型的信息，再将这些大数据科技与云分析结合，就能处理这些海量的来自各方的信息，并将其转化为极具价值的项目或商业行动。每天都在产生海量的医疗健康大数据，你还可以想办法让人们产生更多的、更利于自己的大数据，这无论是对我国医疗改革的研究者、政策制定者、参考者还是对商业团体来说，无疑都非常有利。最后我想说，《医疗革命》这本书可谓是对美国正在进行的医疗改革这片“实验田”最全面、最深入的报道与剖析之一，从中可以发现很多新玩法。在此基础上，你要思考如何在我国做到创新、升级。我想，这就是本书带给我们的最大价值所在。<br />赛柏蓝CEO  韦绍锋<br />推荐序五<br />在我读完本书并作序时，恰逢国务院总理李克强6月8日在主持召开国务院常务会议。此次会议提出要集成医学大数据资源，建立互联互通的大数据平台。这则消息既传达出从政府层面已经清晰地意识到医学大数据的整合价值，同时也与本书提到的各种大数据源必须互联才能获得医疗业全貌的观点不谋而合。进入数据量呈TB级增长的互联网时代，我们发现各种数据源相互作用，影响健康的因素早已不仅仅局限于医疗体系之内，我们的生活行为方式、周边环境状况、受教育程度，甚至数码产品的使用习惯等，都在不同程度上决定着我们的健康状况。因此，对于大数据的整合与分析方法就显得尤为重要。本书作者克瑞莎•泰勒用她多年积累的专业经验和技术，向读者详细解释了不同类型的健康数据的收集和分析方法，并对影响数据分析发展的几个趋势做出了前瞻性解读。作为任职于美国著名软件公司SAS健康与生命科学实践部的一位全球产业顾问，克瑞莎•泰勒负责帮助全球医疗机构解决当前医疗业所面临的最迫切的难题，包括在政策大环境下对医疗保健体系的构筑与应用。比如，自美国实行“奥巴马医改”新政以来，提出了许多创新举措，如全民参保、监管保险公司保费政策、限制私有市场转保等，但在实际执行过程中却忽略了患者体验，引发了种种非议。基于此，泰勒提出将“设计思维”与“体验经济”融入到整个医疗服务体系当中。“设计思维”是要从人本角度满足医疗需求、解决医保问题，具体分为五个步骤：探索现象、确定问题、寻找灵感、构思方案、实施方案。“体验经济”是要提供一种个性化、定制化的方案，让患者从被动消费转为主动参与，改变医疗服务不完整、不连续的状况。从本书提及的美国医疗现状来看我国的医改进程，似乎也面临着一些相同的问题。比如，如何让患者在医疗服务体系中拥有更多选择和参与的机会？医保、医院及其他医疗提供方之间如何互联协作？如何提高医疗服务的有效性？使医疗服务个性化并具有针对性？在我们苦苦寻求答案的时候，不妨先通过本书来了解美国的解决办法，或许能给我们以启迪，以更高效的方式推进我国的医改进程。解决“选择和参与”问题的方法是要让数据透明化，建立支付方索赔数据库，以及形成个人健康计划；解决“协作”问题的方法是，进行医疗片断分析，明确可避免的医疗支出，对患者进行数据化的全面了解；解决“诊断个性化”问题的方法是，通过机器学习和人工智能分析来进行自然语言处理。在这里，我想重点提及机器学习与人工智能的大数据分析方式。当我们拥有海量医疗数据之后，机器学习可以自动建立分析模型，运用各类算法让人们发现复杂且庞大的数据背后的含义；通过人工智能的方式，在没有主观干预的情况下，提供更高效、更精准的结论和决策建议。类似的分析方式目前已经运用在了基因测序和精准医疗领域，我认为这也是整个医学未来的发展方向——可预测潜在疾病、可提早防治。回想两年前，“大数据”这个词被首次写入我国的《政府工作报告》，再到如今在多个领域广泛应用，我们也一直期待在我国的医疗服务体系当中，“大数据”能够发挥它应有的作用。这本《医疗革命》所阐述的内容，将之前很多理论化的概念真正转化到构建与操作层面，提出了切实可行的应用方法，诚挚推荐给所有医疗行业的相关人士，它将带您翻开一个新的篇章——从人本视角满足医疗需求，推动构筑以人为本的高效服务体系。<br /><br />互联网医疗中国会行业研究员  关普璟