中新网12月13日电 保险业正经历新技术和新业态的巨大浪潮,借助大数据、云计算、区块链、人工智能、物联网、5G等新技术促进保险业发展,推动智能健康管理,已成为时代课题。
12月12日至13日的2019中国保险信息技术年会上,中国人民保险健康与中科海微利用AI技术实现心血管疾病慢病管理的应用,获得2019中国保险业信息化优秀案例二等奖。评选专家指出,该项目利用中科海微自主研发的“Seaway海微”操作系统,创新性地在资源受限的物联网端设备运行深度学习算法,能够满足低功耗、低延迟、高性能的健康管理应用场景,探索了深度学习、边缘计算等创新技术对健康管理的应用。
慢病管理,尤其是心血管疾病慢病是“健康中国”战略的重要课题。有数据显示,慢性病死亡占中国居民总死亡的构成已上升至85%,导致的疾病负担已占疾病总负担的70%。对此,《健康中国行动(2019—2030年)》要求把健康融入所有政策,重大慢病发病率上升趋势得以遏制。面对井喷式增长的慢性病患者,“健康中国”迫切需要更加高效的慢病管理,AI技术正是被寄予厚望的解决方案之一。
保险行业承担着“健康战略”践行的重要使命。依托国家自然科学基金重点项目,中国人保健康和中科海微联合成立了个性化心血管疾病的慢病管理系统项目。一方面,中国人保健康作为老牌险企,有众多健康管理的使用场景和巨大的用户数量;另一方面,中科海微拥有十余年的物端研究经验与技术积累,其自主研发的“Seaway海微”边缘计算操作系统系统能够有效利用边缘侧算力,以搭载了AI处理器的手机作为边缘侧服务器,就近处理客户个人数据,能够有效降低服务器压力和网络传输流量。
据了解,该项目由智能手环设计、基于深度学习的健康预警模型设计、面向健康险行业的健康管理云端管理平台设计三部分组成,技术均由中科海微自主研发。该个性化心血管疾病的慢病管理系统能够脱离云端独立工作,具有在客户家庭场景中即可完成个性化体征监测(心率等)和个性化健康管理。不仅如此,该系统的核心功能不受网络带宽和云端资源影响,可在本地为客户提供智能健康管理服务。
中科海微的项目负责人马鑫介绍,项目利用采集端(物端)、处理端、云平台管理端(网端)等技术打造的一体化健康管理系统具有应用示范意义,基于低功耗深度学习处理器研发的模型具有广泛的应用场景。传统的深度学习方法需要大量的资源,难以应用于资源受限的物联网端设备。中科海微在本项目中应用的“端-边-云”一体化设计思路,能够根据学习算法复杂度、计算精度等不同性能的需求,在“端-边-云”三者之间实时进行资源调度管理,能够满足低功耗、低延迟、高性能的健康管理应用场景。其以较低的综合运行成本实现“端-边-云”协同,为就近运行深度学习算法以及“端-边-云”协同调度提供了可行的方法。
同时,中国人保健康项目负责人张健伟称,该应用示范项目形成了公司的若干高价值国家发明专利、软件著作权等无形资产,提升了公司竞争力,同时也培养了一些深度学习方面的专业应用型人才。未来,人保健康将以此应用示范系统为契机,依托国家自然科学基金重点项目,一方面探索心血管疾病慢病管理与保险产品相结合,另一方面继续探索糖尿病等其他慢性病的健康管理。
资料显示,此前中科海微与第一家互联网眼科医院博艾特、同仁眼科医院共同推出了青少年近视防控AI智能穿戴设备。产品基于中科海微自主研发的“Seaway海微”边缘计算操作系统,为我国儿童青少年近视问题提供更为系统、科学的技术解决方案。(完)