近日，中國疾控中心慢病中心公示了《第一批慢性病防治典型數字產品與服務徵集與遴選結果》，平安健康醫療科技有限公司(股票簡稱「平安好醫生」,1833.HK，以下簡稱「平安健康」)旗下智慧醫療「平安慢病管家」入圍了第一批慢性病防治典型數字產品與服務目錄（2022年）。
本次入圍目錄，標誌著「平安慢病管家」正式成為全國慢性病防治領域技術先進、成效顯著的數字產品與服務，助力健康中國建設和健康數字化產業發展。
圖：平安慢病管家入圍第一批慢性病防治典型數字產品與服務目錄（2022年）
慢性病防治典型數字產品與服務徵集與遴選，是在國家衛生健康委規劃發展與信息化司、工業和信息化部電子信息司的指導和支持下，由中國疾控中心慢病中心和中國信息通信研究院聯合主辦。該目錄名單後續還將在中國疾控中心重要慢性病行業會議上面向全國發布，並在全國慢性病綜合防控示範區進行應用推廣。
平安慢病管家落地生活方式醫學新方法
平安慢病管家，依託平安醫療科技領先的AI技術和大數據分析模型，以「生活方式醫學理念」為基礎，聯合國家代謝性疾病臨床醫學研究中心等權威機構，採用了「3131模式」，即：三大智能預知平台——風險預知、方案預知、疾病預防；一大服務保障：四師服務共管——醫師、營養師、健康管理師、心理諮詢師，7×12小時服務；三大智能引擎提供高效服務：AI智能測評引擎、AI智能方案引擎、AI智能管理引擎；一大健康資料庫奠定AI大數據分析基礎：健康檔案庫、電子病歷庫、疾病庫、醫療產品庫、管理資料庫。
該模式根據患者的病史、家族史和生活習慣等信息，為患者提供血壓監測、科普患教、膳食方案和運動建議等在線管理方案，並通過餐食點評、社群打卡和患教通關等形式，塑造和再造健康生活方式。平安慢病管理方案的多項創新獲得大眾和行業的肯定。
值得一提的是，平安慢病管家經過一年多的發展，截止2023年3月已深度服務用戶90餘萬人，依從性84.26%，血糖管理達標率80.09%，用戶滿意度達99%。
創新一：引入CBT認知療法，提升用戶依從性
平安慢病管家在慢病管理中創造性地融入「認知行為療法（Cognitive Behavioral Therapy，CBT）」，運用跨理論模型，分5大階段實施相應督促的策略和動作，同時對入組用戶分別選取各自適合的TOSS驅動模式的（「懶人模式、要命模式、要美模式、從眾模式」）四個方向進行有效管理，幫助用戶更好地理解自己的思維和行為模式，並幫助他們改善自己的生活質量，從而大幅度提升用戶的依從性。
創新二：研發生活方式醫學黃金行為法則，提升管理效果
創新研發黃金行為法則，基於權威醫學指南，提煉管理邏輯，針對6大生活方式進行對因管理：戒煙限酒、睡眠、飲食、運動、壓力、人際關係，為用戶設置簡單可執行的微小行動計劃，「無痛」改善用戶的日常行為習慣，使用戶疾病醫學指標達到正常範圍值，提升管理效果。
圖：糖尿病體重管理黃金行為計劃
創新三：AI科技技術驅動慢病管理，提升管理效率
平安慢病管家以大數據、人工智慧等技術為核心滲透慢病管理的重要環節，如AI疾病風險預測系統、AI健康管理師。
AI疾病風險預測系統，可預測12類疾病，疾病預測模型精準度可達90%以上。AI健康管理師，自動識別用戶餐食，並給出可改進的餐食建議，將健康管理師的服務效率提升了5倍。
不斷創新，打造人人可享的慢病管理服務
平安慢病管家致力於成為國內生活方式醫學的引進者和倡導者，將持續發展慢病管理模式，不斷創新，輸出生活方式管理標準，開展圍繞營養、運動、睡眠、心理、社會學等行業培訓，與全國各級醫院合作落地生活方式醫學中心，通過生活方式醫學管理系統LMIS幫助醫院建立生活方式管理體系。
未來，平安慢病管家將積極與全國各級醫療機構、企業展開合作，普及健康干預工具，用AI技術傳遞科技溫度，推動生活方式醫學服務的惠民化發展，幫助每一個人、每一個家庭、每一個組織實現人人可享的高品質慢病服務，共同推動我國醫療健康事業的發展。
數據說明：
1、管理規模數據：90萬用戶數據來源為該服務截至2023年3月服務管理數據；
2、依從性計算公式：社群內依從人數/社群管理總人數；84.26%的依從性數據來源為2022年10月14日結營班數據，該依從性數據，統計（108人）進行公式計算；
3、血糖達標率：血糖異常人數中有前後血糖對比達標人數/開營管理人數血糖異常總人數，80.09%的數據來源為2023年3月服務管理數據；
4、服務滿意度計算公式：用戶滿意人數/收集到滿意度的人數，評分大於8計為滿意；99%的滿意度數據來源為2023年2月該服務隨訪統計數據；
5、AI疾病風險預測數據模型準確率90%的數據來源為：
A predictive model of symptomatic hypoglycemia in6 months for type2 diabetes patients with longer duration.EASD 2019;
Machine learning method displays factors related to6-month HbA1c target in patients.IDF 2019 with type 2 diabetes.
Predictive model for achieving quick HbA1c control in Chinese type2 diabetes patients:results from ORBIT study.IDF2019等。