糖尿病，我們再熟悉不過了，相信每個人的身邊都或多或少有糖尿病的患者。據統計，在全球范圍內，糖尿病的患者眾多，而且都是較難治愈且治療成本較高。大量患者日常生活中的病患數據未被采集，或采集后未被有效利用。在中國只有25%的患者指標能被控制在范圍內。

怎樣才能有效的管理病患日常數據，進行血糖的分析預測，并且提出相關建議呢？那還得依靠科技的力量。

健安華夏(北京)科技有限公司(Zion China)成立于2013年，是一家利用互聯網思維、物聯網技術、專注健康醫療領域個性化慢病管理解決方案的創業公司。健安華夏于2015年創造了醫隨訪--糖代謝動力學管理平臺，提出糖代謝動力學、藥物動力學、飲食動力學、運動動力學和患者自我動力的新五輛動車模式，開拓了精準糖尿病管理領域的先河。

而建安華夏還開創了另一個先河，那就是微軟機器學習在中國的***個案例。通過與微軟攜手，健安華夏以高效、低價、便捷的方式，借助Azure Machine Learning（機器學習）和微軟其他技術來建立一個基于血糖預測和營養建議的精確糖尿病模型，實現對糖尿病患者的持續、高效管理。健安華夏創始人兼CEO楊楓表示，“糖尿病管理講究的是‘五駕馬車’，包括患者的教育、藥物、監測、飲食和運動。當‘五駕馬車’與微軟的機器學習結合后，能過量化的進行管理和知道，馬車就變成了動車，而微軟的機器學習就是這動車的引擎。”

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健安華夏創始人兼CEO楊楓

沒有機器學習前…

楊楓也是IT出身，從事醫療信息化的工作已經有近10年。在2013年再次創業的時候，楊楓發現身邊的很多朋友親人都已經是后期的糖尿病患者，于是，楊楓做了大量研究，創造了醫隨訪糖代謝動力學管理平臺，提出糖代謝動力學、藥物動力學、飲食動力學、運動動力學和患者自我動力的新五輛動車模式。

然而，在研究糖尿病管理的時候，楊楓和他的團隊花費了近三年的時間，積累兩萬多小時，下載了三四十G的文件，從中學習研究，挖掘與血糖相關的規律。

楊楓介紹，糖尿病管理方式有三種，***是傳統的監測方式，主要是依靠血糖儀，測量的是換車單個時間點的血糖情況；第二是連續檢測方式，通過佩戴連續血糖儀，每3分鐘收集一條數據，每天獲取480條數據，連續7天進行監測，讓患者完全了解自己的血糖變化。但是，這種7天連續監測屬于回顧式分析，患者佩戴設備7天后進行回收，然后大約花費4-8個小時進行數據的分析，這樣沒有辦法隨時進行監控。

而第三種方式，就是智能預測的方式，通過機器學習分析、預測血糖數據及影響因素，提供個性化控糖方案。

有了機器學習后…

那么，有了機器學習后，楊楓是怎樣通過科技的手段，幫助糖尿病患者管理血糖的變化呢？讓我們來看看整個解決方案的功能。

糖尿病患者需佩戴連續血糖儀，血糖儀會實時監測7天數據，并且進行實時傳送，將數據傳送到微軟Azure的機器學習服務中，然后完成糖代謝數據的分析，分析的結果以及相關飲食、運動的調節建議都會推送到醫隨訪的應用中，病人和醫生可以通過應用來查看獲得相關建議，完成對應的舉措。

從技術角度分析，這整套的解決方案包括四個層面，數據采集、數據存儲、數據分析和數據展示。數據采集層就是通過連續血糖儀來監測血糖數據，把血糖數據通過藍牙傳給“醫隨訪”應用，在“醫隨訪”應用里面將初步處理過的血糖數據通過網絡傳輸給數據存儲層。數據存儲層是由Azure上的PaaS層數據庫服務 Azure SQL Database來存儲所有的病人個人信息，還有換車每餐的飲食數據，所有的血糖數據。存儲的數據會實時傳輸給Azure Machine Learning服務，通過預測或者分類算法完成血糖預測結果的分析，從而完成飲食和運動建議，調節建議。分析結果會實時輸入給微軟的BI展示工具服務Power BI，Power BI里面通過圖表化的形式展示，同時Power BI的圖表還可以嵌入到網站應用里，在終端與病人或者醫生交互。

楊楓表示，在沒有遇到微軟之前，根本不敢去做，因為機器學習的投入是非常巨大的，需要建模、驗證，收集大量臨床數據，篩選等。通過機器學習，智能預測就可以達到精準醫療，徹底改變糖尿病管理的標準，徹底改變糖尿病患者、醫生、家庭、營養師的整個生態。

微軟的機器學習

很多企業都開始涉足人工智能領域，而機器學習是不可或缺的一部分。那么微軟對機器學習是怎樣認識的呢？正如微軟CEO薩提亞所說，“我們希望借助機器的智慧增強人類的能力與經驗，最終不會是人對抗機器，而是人與機器（合作）。 我們相信人與機器能一起合作，將人類擅長的創意，洞察力與情商和機器擅長的快速計算，模式識別與海量數據存儲與處理相結合。為生活的各個方面帶來智慧。 ”

而微軟涉足機器學習領域也不是這幾年才開始的，早在1995年，微軟的就推出了個人助理Microsoft BOB，之后逐漸推出，Office 97語法檢查、Windows XP手寫識別、Windows Live Photo Gallery人臉設別和圖像拼接。到最近兩年，又推出了Skype Translator和Cortana，Windows Hello設備人臉認證，Azure Machine等。

微軟中國技術顧問總監趙立威表示，微軟以前做人工智能，會編寫很多程序，考慮多有場景，通過程序固化后來判斷，通過事件觸發不同的反應。而今天的機器學習，是希望通過海量數據來教授機器，讓機器從數據中找到規律，總結規律，從而進行預測。

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微軟中國技術顧問總監趙立威

微軟的機器學習強調四大特點，首先是易用性，不需要專業的編程技巧，通過簡單的拖拽就可以實現機器學習的功能，將以前只有數據科學家才會使用的技術提供給各行各業；第二是算法強大，包括了絕大部分的算法，可以直接調用；第三是擴展性強，支持R、Python等主流語言，開發者可以可以編寫然后嵌入到機器學習中；第四是快捷部署，機器學習模型可一鍵部署成Web Service，即使數據不存放在Azure上，也可方便調用Web Service進行計算分析與預測 。

目前，微軟的機器學習有兩種定價模式，一是完全免費，任何人都可以使用，只要數據不超過10GB，模塊不超過100個，就可以免費使用；第二就是標準的費用，每月支付很小的金額，就可以獲得相關的技術和服務。