圖文實測：通過美 FDA 審核的 AliveCor 手機監測心電圖 勾兌一下
前兩天有做移動醫療的朋友，拿著 iPhone 6 Plus 配上了測量心電圖的美國產品??AliveCor，實測了一番：
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啟動界面，教給你如何測量心電圖：
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雙手握住手機，即刻顯示跳動的心電圖：
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手機背后是傳感裝置：
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App 中的相關數據：
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最后，與擁有這款心電圖便攜檢測的團隊合影！這支專業的團隊，其實做的是一款冠心病監測的可穿戴產品，美心移動冠心病檢測儀，詳情可參考「灣社區」報道的這篇文章：
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關于 AliveCor，也順便給各位做一下科普。以下內容源于動脈網：www.vcbeat.net
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AliveCor是近兩年來少數獲批FDA的數字醫療公司之一。AliveCor是2011年才成立的初創公司，產品服務于心臟功能欠佳的人群。因為涉及醫療設備領域，AliveCor作為數字科技公司必須得走通FDA審批這條路才能真正進入目標市場中。對心電圖監測領域來說，事實上有不少傳統醫療設備公司在線，作為一出生就攜帶移動互聯網基因的創業企業AliveCor而言，如何走通合規道路，如何建立自己的護城河，并不容易。3年來它的發展歷程對同類互聯網醫療創業團隊而言值得借鑒，動脈網特做了深入分析。
簡單的說，AliveCor是一款結合智能手機的心電圖測量（ECG）設備，你可以通過AliveCor隨時隨地知曉心律情況，并記錄在智能手機中。用戶只需打開應用AliveECG，將手機握在手里或放在胸上保持30秒鐘，該應用便會自動完成記錄，并將記錄的心電指數上傳至AliveCor公司服務器。看上去很神奇？別傻了，用你的智能手機可辦不到，這需要配合AliveCor設計生產的傳感器套件。它是看上去類似手機殼一樣的配件，可以套在手機上攜帶走，并隨時使用。2011年1月 AliveCor首次亮相于CES美國消費電子展，那個時候這種設計思路還是很前沿的，因而也立刻受到了關注。同年，賽諾菲推出的手機血糖儀iBGStar也是同樣的設計思路。
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類似這樣能作為手機附件與智能手機融為一體的設計如今在移動醫療領域已經非常流行，有越來越多的醫療設備公司發布這樣的產品。事實上，這個設計涉及到的核心技術是傳感器技術，得建立在這個基礎上。即便是iPhone也不可能直接提供這類醫學監測功能。其實，早在iPhone還未誕生的2005年，AliveCor的聯合創始人Kim Barnett就開始從事相關心電圖醫療設備的工作，最終她和朋友一起擁有這一領域相關傳感器和無線設備的專利。所以說，人家是有自主技術的，這是門檻之一。
有一個說得過去的技術專利總是多少有說服力的。2011年8月AliveCor在A輪融資中募得300萬美元，并不算多。該輪融資由Burrill & Company、Qualcomm Ventures、Oklahoma Life Science Fund提供，在2012年6月以上3家投資方以及Khosla Ventures再度追加了1050萬美元的B輪投資。
AliveCor投入了不少精力在臨床試驗上，并在專業的學術會議和學術期刊上發表相關研究。AliveCor的官網上專門有Research這個欄目在展示這些研究。例如在進入澳洲市場之前，AliveCor就曾開展了一項臨床試驗，從澳洲10個藥店中招募的1000個超過60歲的患者，他們每個人都獲得了一個60秒長的ECG監測報告，上傳數據并分析，此外還有兩位心臟病專家對數據進行復查，從而發現其中不少人患有尚未獲得診斷的心臟問題。
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2012年8月Aliverco推出了寵物用心電圖監測APP AliveECG Vet，它配套使用Aliverco手機附件設備，能適用于貓、狗、馬。這時，Aliverco的設備還尚未通過FDA審批，因而相對人體使用的產品，針對寵物的產品要更早推向市場。
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直到2012年12月AliveCor才正式獲批FDA。這個時候AliveCor開始開始面向醫生預售此設備，購買者必須提供行醫資質證明。AliveCor把市場目標的重點放在了醫生上。AliveCor希望能先說服醫生試用，然后作為處方開局給他們的心臟病患者使用，病人經醫生推薦購買設備的價格是原計劃在99美元左右。2013年3月最終推向市場時，官網給出的患者直接購買的價格是199美元。AliveCor擁有在歐洲市場的銷售許可，還曾表示已經在一些高端領域推進了他們的產品。
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為了讓醫生愿意使用，AliveECG App為醫療服務提供方設計方便的儀表盤。這是一個基于Web的應用，能夠幫助醫生查看患者的ECG數據，每個連接近來的患者數據將自動呈現出來，同時每個病人都有一個記錄文檔。
雖然AliverCo認為他們銷售的主要目標是醫生，但仍然從各種渠道面向所有用戶銷售其產品。
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2014年10月，Alivecor開始適用于針對老年人市場的手機制造商Greatcall公司的產品。2014年12月，Alivecor開始與著名醫療設備公司歐姆龍合作，借用歐姆龍的渠道銷售Alivecor的ECG監測器。現今銷售歐姆龍醫療設備的渠道包括：歐姆龍在線商店，連鎖藥房 Rite Aid、Walgreens、零售巨頭 Target和沃爾瑪 。
199美元的設備費用并不算便宜，Alivecor曾希望能不斷降低成本，把設備費用降下來。而AliveCor所設計的盈利模式，更希望轉變為剃刀模式。例如，你用很低的架構購買AliveCor監測設備，在使用的過程中你覺得不錯，有時候你需要查驗一下監測數據是否有異常，這時候就像在網上購買音樂或小游戲一樣，你花費0.99~1.99元，AliveCor會提供給你一個檢查結果。對有心臟問題的人來說，為求一個安心非常重要，你會愿意為此支付費用。AliverCor認為即便沒有醫保報銷，人們也會逐漸接受這種在健康上的消費方式。就與現實的成本相比較，比如說你認為你的心臟有些問題，你去醫院檢查花費了100刀，最后發現其實并沒有大礙，然而這100刀已經花出去了，并且只解決了當下一次性的問題。即便這次檢查有醫保報銷一部分，自己仍舊需要支出一部分，沒幾次就會超過購買AliveCor的成本了。
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此外，Alivecor也設計了導醫模式，你可以通過Alivecor找到適合你的一位醫生來幫你進一步解決心臟問題。在這里顯然使用Alivecor的醫生除了向他們的病人推薦了Alivecor之外，也能獲得Alivecor向他們推薦的病人。
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除了能采集數據進行監測外，怎樣來判斷ECG數據顯示的結果是否有嚴重病癥需要立刻采取治療措施呢？許多APP都連接了醫生端，最終落實到線下服務，也就是大家掛在口邊的O2O模式。AliveCor也不例外，在測量ECG數據后，數據結果可以發送給你的醫生，或者連接到有特別資質的醫師來幫你解讀，數據解讀將在24小時內反饋給用戶，如果加急則需要支付少量費用。事實上接通醫生端提供數據報告解讀的這項服務在2013年11月才開通，基于AliveInsights模塊。
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關于ECG數據如何解讀，AliveCor開發了一種算法能夠實現繞開醫生，自動化地判定是否存在心房纖顫（Atrial Fibrillation），這是中風和心力衰竭的預警信號。他們也可以聯系經認證的醫師對這個監測結果進行確認，最后可以發送給他們的醫生。AliveCor開發的這一AFib排查算法陰性檢測準確率達100%，陽性檢測準確率為97%，為了患者的安全起見，算法的設計偏向于確保陰性的絕對準確。2014年8月21日，FDA批準了AliveCor公司的檢測房顫的房顫檢測器算法。關于房顫導致中風造成的嚴重后果，AliveCor曾向患者做了一些普及教育工作，例如AliveCor制作的AFib與中風關系的信息圖。
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AliveCor已經通過之前的積累收集了110萬個ECG數據，其中很大一部分呈現出心房纖顫的狀況。AliveCor通過研究大約20~30萬條有心房纖顫的狀況的數據，以及對比70萬條正常的數據，這些數據就像是給算法做測試，不斷對其進行“訓練”。雖然沒有數據顯示心臟病醫生的判斷是否達到同樣的準確率，但AliveCor相信通過不斷地比對數據進行調整，他們的算法最終能超越醫生的判斷力。AliveCor的這一算法也令它區別與其它ECG監測領域的APP。這也是門檻之一。動脈網認為國內的互聯網醫療往往缺乏技術性層面的護城河，絕大多數參與者都將投入傾向于資源層面，例如搶奪醫生、搭建渠道等領域。
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除了針對心房纖顫，AliveCor目前還有許多其它算法正在開發中，最終計劃形成一個以ECG數據為核心的算法包，能自動計算出不同數據表現所代表的心臟各個方面的特點。此外AliveCor還有意在ECG數據之外，收集到患者的其它相關數據，例如環境、生活習慣、患病歷史等，通過數據挖掘技術尋找其中的關聯性，以幫助患者更好的保護心臟。可以看出AliveCor尤其看重數據分析的價值，它正在從一個醫療設備公司轉向數據挖掘公司，其CEO Euan Thomson 也確實在公開場合曾這樣強調過。
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借助智能設備與應用，患者DIY是未來醫療健康發展的一大方向是，這能緩解關鍵醫療資源——醫生資源的緊張趨勢，患者DIY如果能確保準確性，就能實現不額外占用醫生時間的情況下也能在一定程度上解決問題。AliveCor無疑已經邁出了這一步，在這細分領域里實現了這點。
這時候，畫外音馬云說：未來醫生找不到工作。
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AliveCor其實是個非常簡單的公司，成立時間不長，聚焦在細分領域，努力做好分內的事，帶給用戶看得見的價值。有以下幾點值得特別注意：
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1、 仔細想一想你的服務是否能帶給用戶實在的價值，與此同時還能替他們節省費用，如果可以那么就相信人們會選擇你。
2、 對于有能力積累數據的公司而言，應當盡早借助先行優勢找到數據轉化為價值的方式。
3、 互聯網醫療中數據價值的體現不是僅僅有數據就行的，在移動互聯網時代算法已經成為許多公司的核心競爭力。在大數據分析技術下，算法的準確性又往往和數據積累密切相關。
4、 患者DIY是未來醫療模式的一大特點，別把目光過渡集中在掌控醫生資源上。想一想，怎樣能夠不麻煩醫生就能很好的解決問題。
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