抗衰老。2018年，哈佛大学遗传学教授DavidSinclair团队在《科学》上宣布发现NMN（β-烟酰胺单核苷酸），能帮助修复因衰老而受损的DNA，提高NAD 水平，后者是一种对新陈代谢至关重要的辅酶。Sinclair实验室的研究表明，给老鼠喂食NMN可能会减缓动物的衰老，模仿卡路里限制的效果。“我们得到与运动或节食相同的效果，”他说。“老鼠更瘦，更有活力。他们可以在跑步机上跑得更远。”但NMN在监管路径上尚不明朗，并没有在FDA获批。尽管人们对NMN的潜在益处很感兴趣，但其在人体中的临床有效性研究仍处于早期阶段。
正念冥想。现代神经科学逐渐揭示出冥想背后的机制。哈佛医学院的SaraLazar结合fMRI影像，发现冥想能够带来一些大脑结构实质上的变化，特别是前额叶皮质区域产生更多神经元连接。增加海马体中的灰质细胞密度，可能会促进注意力调节、身体意识、情绪调节、改变对自我的看法。Lazar补充说“目前大部分研究数据均只观察了两个月期间内冥想练习所引发的变化。而大部分人都感觉冥想练习越久，这些变化越明显。所以需要将研究的时间拉长。”
可穿戴与疾病预防。目前，一些可穿戴设备已能生成有临床意义的监测结果，如2022年FDA批准了AppleWatch的房颤监测。平时，我们可以善用可穿戴设备，实时观察身体数据的变化。比如，当发现睡眠中血氧饱和度多次降到90以下，醒来精神不佳，可以筛查是否有睡眠呼吸暂停。通过及早发现这些疫病风险，个人可以采取积极措施来解决这些问题，例如更早的寻求医疗救助。
构建全息数字生命模型
我们的身体是一个庞大复杂的生命系统，生物的进化使一切身体运行效率达到最高。新的技术可以帮助我们观察和解析亚细胞和分子水平的微观结构，探索和理解生命系统的动态过程。比如模拟不同的生理功能，如器官系统、代谢途径和神经网络。人类大脑中860亿个神经元、100万亿个连接，神经网络是如何运作的？通过脑机接口技术，我们逐步开始获得和解析大脑信号，试图理解脑功能障碍的机制，并研发新的治疗方法。简单到智能手机中的加速度计、陀螺仪和计步器等传感器，也可以帮助我们测量身体运动，心跳等体征数据，为提供个性化医疗打造基础。
人类基因组含有约30亿个DNA碱基对。2001年人类基因组计划的完成改变了医学世界。过去20年，完整的基因组测序成本从10亿美元大幅下降至1,000美元。今天在计算的辅助下，我们可以了解疾病的遗传学机制，并研发个体化的治疗方法。基因疗法的突破使得一些特定的癌症有了被治愈的可能。在基因组学之后，蛋白质组学的数据规模继续挑战分析工具的极限。在高性能芯片和人工智能算法的驱动下，Alphafold2用深度学习预测蛋白质结构实现突破，此后精度与速度不断提升，在抗体发现、筛查诊断、精准医学等应用场景的探索也如雨后春笋。
创新与监管互动前行
由于规避风险的性质和监管的严谨性、复杂性，医疗保健适应变化的速度很慢，新想法在接近患者之前需要证明至少“不会造成伤害”。因此，医疗体系中技术演进的速度和科技行业完全不同。
医疗是一个重监管行业，新产品的开发往往需要承担较长的临床验证周期和成本。比如数字化临床试验系统，如果要替代手工录入和监查的环节，需要考虑如何合规地对接院内数据、并保证数据能符合NMPA审查要求。比如数字诊断产品，准确度要与金标准做比较，达到严格的临床一致性。再比如癌症早筛产品，需要大规模队列研究，如Grail就做了万人级别、随访时间5年的队列研究。
监管控制是一个复杂且不断发展的过程，因此监管的变化可能滞后于行业创新的变化。科技发展给政策的更新带来了挑战，而疫情黑天鹅的到来迫使监管更快速地迭代，找到灵活与安全之间的平衡。比如，在2021年之前我国是不允许网售处方药的，因为难以确保电子处方的真实可靠。在21年4月放开了一道口之后，互联网医疗与线上药房伴随着争议快速增长。到22年底《药品管理法》新规，才进一步明确网售处方药合法化。另一个例子是分布式临床试验（DCT）。传统上，临床试验入组患者需要定期访问固定的研究中心。尽管移动互联网快速发展，使电子问卷、电子知情同意等环节在技术上成为可能，但出于监管严谨性，一直未有改变。直到疫情突然来临，患者出行受限，这才加速了DCT模式的兴起。典型的DCT部署可以将每个阶段的时间缩短一到三个月。由于每天的临床试验费用高达800万美元，这意味着大量节省。FDA逐渐开始接受DCT的结果并制定指南以规范其发展。
医疗健康系统遗留着众多数据孤岛，成为生态系统各方之间合作的壁垒。要打破孤岛，需要面对数据治理与信息安全的挑战。生态系统中的各方都需以合乎道德的方式合作，否则不仅医疗机构蒙受损失，还会泄露个人隐私数据，失去患者信任。健康保险公司越来越多地利用个人数据（婚姻状况、运动数据，甚至人们是否购买大码服装），对滥用个人健康数据监管手段也仍在讨论之中。
探索采用与付费路径
许多数字医疗企业虽然获得FDA批准，但距离技术与创新业务落地，还需面临商业化路径的复杂挑战。在错综复杂的医疗生态系统中，支付方和使用者在很多时候是不一致的，创新企业要获得采用、同时获得付费，才是成功的商业化。采用率上，一方面，解决依从性问题，以患者为中心、提供充分激励和无缝的用户体验，需要大量产品化的努力；另一方面，同时如何满足医院的需求，获得医生的支持和认可，则需要做好客户成功的工作。总的来说，成功的数字化产品能使患者获益、医院痛点解决、医生自我实现等多方利益一致，从而获得采用推广。
在付费端，美国以商保支付体系为核心，近年推进基于价值（value-based）的支付方式改革，创新企业需与支付方合作验证新产品能带来医疗护理成本降低。中国则是以国家医保为主，商业健康险方兴未艾，许多企业开始摸索创新支付的模式。在这一阶段，创新企业选择建立多样化生态合作，同时也开辟商业化收入来源，如药企、医院、政府、科研院所，联动起来推进数字化产品的落地。
重新想象医疗体验的6BP
在数字科技的影响下，我们看到医疗生态中六个不同角色，在后疫情时代引领着各自的颠覆性创新。
1.BeyondPatient以个体患者为中心的医疗体验
由基因测序和生信数据分析驱动的精准医疗，让疾病的诊疗能深入到传统医学难以窥探的分子层面，再结合临床信息，构建疾病知识网络，更好地选择适合个体患者的疗法。数字生物标志物是数字技术在精准医疗中的一个应用方向，用数字化手段收集的特征如眼动、嗽音、语音、步态，可作为正常生物过程或对干预的反应的指标。尤其是对以量表为评估标准的神经学和精神病学领域，数字生物标记物可以提供更客观、稳定的测量，以支持诊断、预后和测量治疗结果。使个性化服务更普惠。医疗服务中，什么才是理想的“个性化”？个体患者而言，更细化、更便利；整个医疗系统而言，规模化、更普惠。问诊过程中，患者希望医疗服务提供方熟悉自己的过往病史、行为习惯，这需要一套横向、纵向都互联互通的信息系统。用药与病程管理中，个人基线数据与其变化趋势的重要性逐渐凸显，这需要一套持续监测和辅助决策系统，来实现用药与治疗的滴定。我们认为数字化手段不仅能把一些高度个性化的1对1服务搬到线上，以便利现有用户；更应帮助突破供给瓶颈，惠及更多人。比如，心理健康服务中引入人效比更高的“教练”；基于可穿戴追踪器的数据见解，自动生成每天的运动与睡眠建议，等等。预测性护理，从“治病”到“治未病”。使用数据和机器学习算法能够预测患某种疾病的风险，如帕金森、糖尿病，从而尽早识别风险、进行干预。以帕金森为例，患者报告出现帕金森首发症状时，可能已经患病十多年，从而限制了治疗选择。至于糖尿病，中国有高达50的成年人处于“前驱糖尿病”（即有糖尿病风险），通过有效的血糖管理，能够及早逆转风险。
2.2BeyondPill数字疗法与药物伴随，逐渐渗透到药企研发过程
数字疗法是基于软件的干预措施，通过严格的临床有效性验证，可用于疾病的治疗。通过软件使治疗的可及性更高、分发成本更低且更可规模化。FDA将数字疗法归于医疗设备，在“软件即医疗设备（SaMD）”类别中。自2017年开始，批准的数字疗法包括PearTherapeutics针对成瘾、失眠的认知行为疗法，Akili公司基于游戏的ADHD疗法，AppliedVR公司基于VR的疼痛辅助治疗等。而数字药物伴随是指能够监测、配合和指导药物使用的数字化工具，最终能帮助药企促进药物的正确应用。一方面帮助医生更好地指导病人用药，并减少用药的误差；另一方面反哺研发，真实世界数据跟踪药物的安全性和有效性，帮助识别潜在的副作用。数字药物伴随也使得药企与消费者有机会建立直接关系以影响治疗结果。在多种因素驱动下，药企也将有更多动力，从市场部到研发部，尝试数字药物伴随。
3.BeyondPhysician医疗服务的去中心化
医院资源供需矛盾长期存在，疫情之下更加激化。需求方面，随着人类预期寿命延长到73岁，几乎每个国家的老年人口比例都在增加（根据WHO，全球65岁以上人口占比10，中国14），医院须应对更多有复杂需求的患者。比如有众多并发症的糖尿病，仅在2011-2021年的十年间，中国糖尿病患病人数从人口的6.7增长到10。供给方面，院内医疗供给稀缺。根据世界卫生组织（WHO）的数据，美国人均医生数量为2.6/1000人。2022年，美国15个最大的都市的医生预约平均等待时间为26天。
AAMC
在供需紧缺的去中心化的医疗模式应运而生，包括线上护理、居家康复、居家养老。2020年CMS发起“无围墙医院”计划，从慢病扩展到急性病如哮喘、心衰；允许医疗补助豁免、居家接受服务并获取同等的报销支付。通过远程医疗（Telemedicine），可以让更多的病人在家中得到诊疗，缩短康复时间；优化医院资源配置，降低医疗保健费用。麦肯锡预测到2025年，美国有2650亿美金的护理服务转移为远程。
Growth
4.BeyondPayment走向基于价值的护理与支付方式
美国的医疗费用是世界上最高的，而且还在继续上升。根据CMS，美国医疗费用支出在2021年达到4.3万亿美金（同比增长2.7），占GDP18.3，人均医疗费用1.3万美金/年。支付方有控费动力，CMS从2005年开始探索，支付方式从基于项目服务（fee-for-service）逐步转向基于价值（value-based），预期2030年实现Medicare全部转化为基于价值的护理。过去，是按照检查、治疗项目的数量来付费，而基于价值的护理需要考虑结果质量、将支付与为患者创造的价值挂钩，减少重复低效的护理，长期而言降低了总医疗成本。值得注意的是，基于价值的模式必然是数据驱动的，它需要数据在跨医疗机构生态系统的互操作性，需要收集更多数据支撑和验证总护理成本的模型。支付方式的转变，为医院提供了新的激励，也为创新企业提供了机会。
5.BeyondPerception科技公司用AI重新想象医疗服务体验
医疗健康的创新浪潮中从不缺乏科技巨头们的身影。科技公司的一大优势在于现成的、更大规模的用户触达。美国有8600万iPhone用户，而最大的保险公司UnitedHealth覆盖人群是5000万。美国智能手表渗透率在2021年达15，每天生产着大量的运动、睡眠、呼吸与心率数据。科技公司纷纷发力AI、智能终端、VRAR等，重新塑造医疗服务的边界。以智能终端为例，一方面，传感器的创新与产品形态的丰富化，让我们能捕捉到更多的身体数据。脑机
