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數字化轉型時代下的設計:醫療x數字孿生

2022-8-23    seo達人


一、疫情之下我們能做些什么?

2019年底新冠疫情在國內出現,傳播范圍也隨著大量人口流動加速蔓延。新冠疫情爆發讓我國疾控部門開始對重大突發事件的應對能力、疾控水平逐漸重視起來。作為阿里云產業智能的設計師,也希望通過阿里云的數據與技術能力,在疫情之下找到自己的答案。

 

1、要解決什么問題?

為了熟悉疾控業務場景、流程、難點及其中涉及到的產品與技術訴求,我們走訪了省疾控中心信息中心。通過走訪我們發現,打通業務鏈路并為居民和醫院提供幫助是疾控中心亟待實現的目標。在傳染病監測預警中,涉及多維數據收集與分析,數據來源不僅包括醫療機構、流調數據、各類聚集性場所、交通工具等,環境數據的監測對研判傳染病的源頭與傳播途徑也至關重要。

經過調研和梳理,我們拆解出3個主要痛點及目標:

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2、用戶是誰?

要解決疫情場景下的痛點,就需要明確我們是為”誰“在解決問題。疾控業務主要面向疾控中心與衛健委主管疾控的部門的工作人員,服務的對象則是每一個生活在城市里的你我他。管理部門需要對服務提供方進行監管,提供物資調配與診療輔助,對所有其他對象收集數據、發布預警、政策,對病例與密切接觸者進行流行病調查。服務提供方和服務對象需要向管理方同步就診數據與異常情況。所有對象及其之間的關聯,則是推演研判的重要依據。

 

二、為什么通過數字孿生緩解這些痛點?

人類歷史上,傳染病對人和區域帶來的影響是難以控制的、深遠的、不可逆的,而防控與治療措施的研究制定是高難度、高風險、低容錯的。數字孿生體可以讓疾控分析工作在一個與物理實體相映射的虛擬實體上開展,基于物理空間當前與歷史數據,在數字空間中通過全維度的數據監測和反復推演研判,找到并驗證疫情傳播發展的規律,以仿真、可控、低風險、高靈活度的方式進行模擬預測,提前識別未來可能發生的風險。從虛擬空間回到物理世界,對真實空間可以進行精準有效的「反控」,在最合適的時間,對最合適的對象,采取最合適的疫情防控措施。

從客戶、媒介、技術角度,為疾控部門提供綜合性的解決方案:

政府- 識別風險、提前干預

疫情動態監測和趨勢推演,找出變化規律,盡早識別風險;給出防控處置措施建議,提前儲備資源,提高常態化疫情防控效率與能力。

公眾 – 信息平等與信任

預警傳染病危險因素,將健康教育建議精準推送給公眾,促進信息對等,加強公眾的安全感和對政府的信任。

醫院 – 改善診療能力

通過風險提示和診療推薦,改善醫生診療能力,優化醫療資源的分配。

技術 – 數字孿生

通過靈活可控和相對低風險的方式,在虛擬空間中開展多點觸發的疾控模擬分析和風險預測,形成突顯數據智能特點、客戶可感知的數字孿生能力解決方案,提升產品競爭優勢。

產品 – 形態創新

根據客戶真實訴求,通過數字技術打造多端聯動的產品方案,拓展產品類型與創新機會。

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綜上,我們結合客戶價值挖掘出設計機會點:

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三、構建疾控體系化構建數字孿生設計方案

對客戶和用戶大量的調研后,對訴求進行歸納聚類,提煉為環境監測 –> 推演研判 –> 預警防控這三大主要模塊。

 

1、交互設計

對上述場景中涉及到的數據進行收集分類,可以分為面向政府監管 G 端、醫療機構 B 端與居民 C 端的數據,根據業務目標與描述對象性質,選取不同的可視化呈現方式。在與業務和算法同學溝通過程中,根據傳染病動力學模型確定設計方案中影響因子的選取與交互設計方案。從用戶使用產品的場景出發,我們在推演邏輯上采用「正向推演」和「逆向推演」相結合的方式。

正向推演

當用戶知道影響疫情的關鍵因素時,用戶可以從影響因子出發,選擇相關因素并指定作用對象或范圍,調整參數進行仿真模擬,對推演結果進行時間空間維度的對比。

逆向推演

當用戶明確了疫情管控目標,例如需要在3天內控制住疫情蔓延。可以采用逆向推演的方式,設置限定條件,通過知識圖譜展現影響因子和目標元素之間的關聯要素(即隱性影響因素),計算達到目標所需要的條件,即可得出精準高效的措施建議。

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在設計影響因子相關交互操作時,我們結合傳染病相關專業知識與涉眾分析中的各類對象及其關系,盡量充分考慮社會、人文、自然等多維度要素,提供更多維度的調參可能。

利用數字孿生核心技術,推導整體解決方案。

 

2、結合孿生亮點,推導整體方案

在環境監測場景中可以基于數字孿生對疫情傳播風險盡早識別,將監控關口前移。在模擬推演中,我們利用數字孿生,將來多維因素在區域地圖上整合起來,力求充分考慮各類因素的動態變化對疾病傳播的影響。由此,環境監測與仿真模擬作為數字孿生能力與疾控工作的契合點,成為重點優化交互方式、打磨各方面體驗、提升客戶與業務價值的突破口。

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四、醫療數字孿生:沙盤推演 + 微鏡探查

我們在產品/大屏側從兩個創新出點出發,提煉出沙盤推演+微鏡探查的概念方案。

 

1、沙盤推演

按比例還原并模擬疫情發生區域的自然環境、天氣因素、社會因素、人口因素、與社會因素。通過電腦端調整疫情影響因素,在沙盤中觀察疫情對地區生態/人文/社會等方面的影響。

微鏡探查

將產品類比成洞察疫情發展的顯微鏡,用戶通過上帝視角在產品中模擬探查不同因素對疫情發展產生的影響,對未來的疫情起到趨勢研判的效果。

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五、不斷探索,積極前行

作為數據智能與數字行業設計師,我們希望利用專業做出盡管可能微小但積極的改變,為業務、行業和社會帶來一些價值。在公共衛生領域,我們不斷在社會意義、客戶與用戶訴求、業務目標之間尋找契合點,探索數字孿生體驗設計的突破口。疾控工作涉及到的公共衛生與醫療知識、倫理抉擇、社會關系、經濟利益等交織在一起,極度復雜;但希望通過在行業轉型過程中加入數字孿生體驗設計的視角與方法,最終可以在促進疾病預防、公共衛生資源分配平衡,改善全民健康、生活質量與社會公平信任的艱巨道路上,增加一點點推動的力量。

 

特別鳴謝:項目成員
數字醫療團隊pd:達蓬 、基岡 、蔣夢華

數字醫療研發算法:延妮
阿里云設計中心設計師:項婉 、指耘、六衣


作者: 阿里云設計中心

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