醫學健康建模學

醫學健康建模學是我國獨立學者,四色定理常規方法證明人,中國民族醫藥學會副會長、醫促會原中醫藥標準化分會副會長鄧潤華提出的新醫學研究方法。

基本信息

簡介

鄧潤華先生鄧潤華先生

醫學健康建模學是我國獨立學者,四色定理常規方法證明人,中國民族醫藥學會副會長、醫促會原中醫藥標準化分會副會長鄧潤華提出的新醫學研究方法。建模是套用數學發展的一個趨勢,也可作為一種科學研究方法廣泛使用在各個學科,尤其在心理學、醫學、社會學和經濟學方面,優秀的建模方法能夠有效幫助研究解決各種學科難題。

研究歷史

醫學健康建模是未來人體醫學和健康學科發展的重要方法,全球在本世紀開始重視,美國政府每年數千億美金投入,歐巴馬政府以基因醫學模型提出的精準醫學,試圖通過政府投入和行為建立這新的醫學健康模型,以試圖取代原有效率低下和成本極高的臨床醫學模型,從而改變目前醫療衛生糟糕狀況。

我國在醫學健康建模的現狀

我國醫學健康建模學剛剛起步,原來的醫學健康建模方面,我國遠遠落後世界發展水平。

目前在醫學健康建模方面,我國僅有鄧潤華等部分學者研究,他提出的醫學健康模型研究方法和部分醫學健康模型均在國際上處於領先地位。

健康大數據發展和醫學健康建模

健康大數據是數位化醫療、人工智慧發展方向。但是幾乎所有國內致力於健康大數據的網路公司都陷入困局,無論是百度的數字醫療,還是阿里巴巴的阿里健康。其核心本質就是缺乏醫學健康模型構建人。

某種意義上,我國醫學健康模型構建人才,稀少到幾乎比熊貓還要稀奇。這也是我國健康大數據無法繼續發展的核心。

人工智慧和醫學健康建模

用人工智慧解決醫學診斷問題,這是當下也是未來醫學發展主流,但顯然,醫學健康建模是這裡面核心,一個模型的錯誤帶來的結果也是顯而易見的。

人工智慧醫學套用目前模型還是以谷歌的深度學習為主,但這裡面實際上的先驅是IBM,IBM和哈佛大學合作的醫學人工智慧,採用的大數據分析的醫學健康模型的錯誤,直接導致這項投資數百億工程的落後,也導致IBM在醫學方面的人工智慧技術方面落後於谷歌。我國醫學健康建模人才的缺失,更是直接掐死了我們醫學人工智慧的發展。

我國醫學健康建模技術進展

作為醫學健康建模的倡導者和領導者,我國獨立學者鄧潤華醫學健康建模處於領先方面的主要在以下方面:

中醫體系的醫學健康模型構建

腫瘤醫學健康模型構建及基於模型干預方案實施與套用

女性婦科醫學健康模型構建及干預方案實施套用

病毒感染體系與人體免疫體系的醫學健康模型的研究

基因的醫學健康模型構建和探討

睡眠機制及睡眠醫學模型構建

脊椎人體運動記憶健康模型構建和研究

其中,在女性婦科方面,依據鄧潤華醫學健康建模方面提出的干預方案在女性子宮腺肌症、輸卵管堵塞、盆腔積液、宮頸糜爛以及不孕不育方面,效果大大優於醫院基於臨床方面的施治方案,也被入選為國家中醫藥管理局2015年國家級繼續教育項目。

在乳腺癌和宮頸癌醫學健康模型構建和施治方案研究方面,鄧潤華研究的以子宮系統為核心的醫學健康模型也遠遠優於基於醫院臨床模型的方案,在採用新醫學模型調理的多個乳腺癌和宮頸癌患者,均在採用基於新模型的方案後,短期內痊癒。

未來

醫學健康建模是未來醫療衛生事業的核心關鍵,是一個國家的重要經濟和科技組成部分,也是新技術、特別是健康大數據發展的基礎。

發展方向

一是中醫的醫學健康建模是非常重要,中醫之所以被主流醫學排斥的核心就是無法形成標準化醫學模型。

我國醫學健康建模奠基人,鄧潤華,致力於中醫藥醫學健康模型構建,一旦中醫醫學模型的構建系統化後,是新醫療的一個重要里程碑。

二是醫學從臨床主導到臨床輔助的轉變,現在醫療主要依靠的是臨床,這不僅僅導致醫學研究的嚴重滯後,而且擴大了醫療臨床方案的風險性,特別是很多藥物的副作用以及邊緣性傷害被嚴重忽視。未來醫療的模型不是固定的機率,而是不斷最佳化,讓機率往趨向100%的動態修正,這是和臨床模型完全不同的。

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