電子發燒友網綜合報道 在醫療健康領域,數字療法正以前所未有的速度重塑傳統診療模式。通過持續的數據采集與分析實現動態治療方案優化,數字療法已形成“評估-干預-反饋”的閉環系統,正成為突破傳統藥物治療局限性、提升慢性病管理依從性的關鍵力量。
數字療法是以軟件程序為核心、循證醫學為基礎的醫療干預手段,通過AI、VR、XR等數字技術,為用戶提供疾病治療、健康管理及康復支持服務。
數字療法是數字醫療的細分領域,根據國際數字療法聯盟定義,其是基于循證醫學證據,由軟件程序驅動,用于疾病管理、治療和預防的干預行為或手段。它以具體產品形態,通過信息、物理因子等方式直接對患者產生影響,既可與藥物、醫療器械或其他療法配合使用,也可單獨應用。
數字療法的本質是醫療服務的數字化,可細分為數字疫苗、數字藥物和數字醫囑,分別對應預防、治療和康復三大功能。這一概念于2017年首次提出,2020年11月,我國國家藥品監督管理局審批通過首款數字療法產品。截至目前,全國已有數百家數字療法企業投入運營,標志著這一新興行業正在中國快速發展。
對話以開放性問題拉開序幕:“在精神類疾病的數字療法中,可重復性、通用適配性與個體化、差異化、精準化往往難以兼顧,各位專家能否結合實踐談談,AI技術能否實現‘千人千面’的精準治療?是否有成功落地案例?”
談及成功案例時,陳亮表示,上海覺覺健康科技有限公司團隊通過自主研發的腦意識識別技術,可精準捕捉焦慮、抑郁等情緒特征。目前該技術已完成九萬多人次的檢測,覆蓋不同年齡、性別及國籍群體,充分驗證了技術的普適性與精準度。在個性化干預方面,他強調“感官敏感度差異化”是實現精準治療的核心——通過識別患者的聽覺、視覺、嗅覺等主導感官類型,匹配對應的干預手段,例如為聽覺敏感者采用聲音引導方案,為視覺敏感者結合VR技術開展干預。同時,在干預過程中實時監測訓練質量,保障治療效果。實踐數據顯示,經過10分鐘的針對性訓練,患者相關癥狀通常能得到改善,且訓練質量越高,改善效果越顯著。
孫香杰從AI的數據整合與場景限定優勢切入,提出AI技術在精神疾病治療中的核心價值在于“全維度數據統籌與精準范圍干預”。她指出,AI能夠整合患者的行為數據、睡眠數據、心理記錄等多維度信息,全面評估患者狀態并實現風險預警。其團隊的實踐案例頗具代表性:針對癲癇患者因疾病引發的心理壓力問題,通過劃定AI對話范圍,聚焦“病史困擾”“工作影響”等具體壓力源展開干預,取得了良好效果。
侍淳博隨后拋出第二個問題:“AI深度學習需要大量訓練數據,相較于傳統臨床樣本量,究竟需要多大的樣本量才能構建基礎模型?”
針對這一問題,陳亮給出針對性解答。他強調,“數據質量與標簽質量是核心前提”,而非單純追求樣本量規模。2025年一篇相關論文指出,腦機接口研究中普遍存在噪音干擾問題,導致大量研究陷入“為噪音建模”的困境,此類模型在實驗室環境外難以實用。因此他認為,若數據質量高、噪音控制到位,無需超大樣本量即可構建有效模型;若數據噪音過多,即便堆砌樣本量,也難以提升模型精準度,數據質量與噪音控制的平衡才是關鍵。
在監管與臨床驗證層面,體系化創新推動數字療法實現“醫療器械化”突破。CT-132通過De Novo通道獲得FDA批準,其提交的臨床試驗數據不僅包括核心療效指標,還涵蓋不同基礎用藥人群的適應性數據,為后續數字療法的臨床驗證提供了“多維度證據鏈”范式。國內企業則通過“先行先試”政策加速落地,十二毫米在海南建立研發生產一體化基地,借助創新醫療器械特別審查程序推進產品取證,形成“研發-驗證-產業化”的快速迭代路徑,為行業提供了可復制的商業化樣本。
數字療法是以軟件程序為核心、循證醫學為基礎的醫療干預手段,通過AI、VR、XR等數字技術,為用戶提供疾病治療、健康管理及康復支持服務。
概念界定與演進:從“連接”到“干預”的范式轉變
數字療法與傳統數字健康技術存在本質區別。范圍最廣的是數字健康,即所有以數字化形式對健康產生影響的技術和服務。數字醫療雖利用現代信息技術監測、干預人類健康,但數字技術僅對醫療服務過程起連接和支撐作用,并不直接作用于健康本身。數字療法是數字醫療的細分領域,根據國際數字療法聯盟定義,其是基于循證醫學證據,由軟件程序驅動,用于疾病管理、治療和預防的干預行為或手段。它以具體產品形態,通過信息、物理因子等方式直接對患者產生影響,既可與藥物、醫療器械或其他療法配合使用,也可單獨應用。
數字療法的本質是醫療服務的數字化,可細分為數字疫苗、數字藥物和數字醫囑,分別對應預防、治療和康復三大功能。這一概念于2017年首次提出,2020年11月,我國國家藥品監督管理局審批通過首款數字療法產品。截至目前,全國已有數百家數字療法企業投入運營,標志著這一新興行業正在中國快速發展。
數字療法在精神疾病治療領域的機遇與挑戰
在第四屆南渡江智慧醫療與康復高峰論壇上,上海覺覺健康科技有限公司創始人、總經理陳亮(華東理工大學副教授)、杭州虛之實科技有限公司科研總監、首席腦科學專家馬寧、上海醫科數博醫療科技有限公司創始人孫樹杰、北京決明科技有限公司副總經理孫香杰、杭州邁動數康科技有限公司聯合創始人趙康卿、十二毫米健康科技(海南)有限公司董事長趙鑫磊,圍繞數字療法在精神疾病治療領域的應用展開深度對話。本次圓桌對話由上海千丘智能科技有限公司創始人侍淳博主持。對話以開放性問題拉開序幕:“在精神類疾病的數字療法中,可重復性、通用適配性與個體化、差異化、精準化往往難以兼顧,各位專家能否結合實踐談談,AI技術能否實現‘千人千面’的精準治療?是否有成功落地案例?”
談及成功案例時,陳亮表示,上海覺覺健康科技有限公司團隊通過自主研發的腦意識識別技術,可精準捕捉焦慮、抑郁等情緒特征。目前該技術已完成九萬多人次的檢測,覆蓋不同年齡、性別及國籍群體,充分驗證了技術的普適性與精準度。在個性化干預方面,他強調“感官敏感度差異化”是實現精準治療的核心——通過識別患者的聽覺、視覺、嗅覺等主導感官類型,匹配對應的干預手段,例如為聽覺敏感者采用聲音引導方案,為視覺敏感者結合VR技術開展干預。同時,在干預過程中實時監測訓練質量,保障治療效果。實踐數據顯示,經過10分鐘的針對性訓練,患者相關癥狀通常能得到改善,且訓練質量越高,改善效果越顯著。
孫香杰從AI的數據整合與場景限定優勢切入,提出AI技術在精神疾病治療中的核心價值在于“全維度數據統籌與精準范圍干預”。她指出,AI能夠整合患者的行為數據、睡眠數據、心理記錄等多維度信息,全面評估患者狀態并實現風險預警。其團隊的實踐案例頗具代表性:針對癲癇患者因疾病引發的心理壓力問題,通過劃定AI對話范圍,聚焦“病史困擾”“工作影響”等具體壓力源展開干預,取得了良好效果。
侍淳博隨后拋出第二個問題:“AI深度學習需要大量訓練數據,相較于傳統臨床樣本量,究竟需要多大的樣本量才能構建基礎模型?”
針對這一問題,陳亮給出針對性解答。他強調,“數據質量與標簽質量是核心前提”,而非單純追求樣本量規模。2025年一篇相關論文指出,腦機接口研究中普遍存在噪音干擾問題,導致大量研究陷入“為噪音建模”的困境,此類模型在實驗室環境外難以實用。因此他認為,若數據質量高、噪音控制到位,無需超大樣本量即可構建有效模型;若數據噪音過多,即便堆砌樣本量,也難以提升模型精準度,數據質量與噪音控制的平衡才是關鍵。
生態協同體系化:從單一產品到全域融合
數字療法的前沿創新已突破單一產品維度,轉向“硬件-軟件-AI-醫療服務”的體系化構建,核心在于打破場景壁壘與資源孤島。十二毫米健康科技的差異化競爭優勢,正是構建了超越單一設備的完整體系——從可穿戴監測儀的“數據入口”,到云端分析站的“認知核心”,再到干預引擎的“行動終端”,形成覆蓋家庭、學校、醫院的全域協同。這種體系化思維在產業化落地中體現為“AI+醫聯體”模式:通過高級別醫生固化臨床知識以訓練算法,將篩查與干預策略下沉至社區與學校,借助無人問診室擴展服務觸達,解決了眼科專家資源分布不均的痛點。在監管與臨床驗證層面,體系化創新推動數字療法實現“醫療器械化”突破。CT-132通過De Novo通道獲得FDA批準,其提交的臨床試驗數據不僅包括核心療效指標,還涵蓋不同基礎用藥人群的適應性數據,為后續數字療法的臨床驗證提供了“多維度證據鏈”范式。國內企業則通過“先行先試”政策加速落地,十二毫米在海南建立研發生產一體化基地,借助創新醫療器械特別審查程序推進產品取證,形成“研發-驗證-產業化”的快速迭代路徑,為行業提供了可復制的商業化樣本。
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