近日，中国疾控中心慢病中心公示了《第一批慢性病防治典型数字产品与服务征集与遴选结果》，平安健康医疗科技有限公司(股票简称“平安好医生”,1833.HK，以下简称“平安健康”)旗下智慧医疗“平安慢病管家”入围了第一批慢性病防治典型数字产品与服务目录（2022年）。

本次入围目录，标志着“平安慢病管家”正式成为全国慢性病防治领域技术先进、成效显著的数字产品与服务，助力健康中国建设和健康数字化产业发展。

(资料图片仅供参考)

图：平安慢病管家入围第一批慢性病防治典型数字产品与服务目录（2022年）

慢性病防治典型数字产品与服务征集与遴选，是在国家卫生健康委规划发展与信息化司、工业和信息化部电子信息司的指导和支持下，由中国疾控中心慢病中心和中国信息通信研究院联合主办。该目录名单后续还将在中国疾控中心重要慢性病行业会议上面向全国发布，并在全国慢性病综合防控示范区进行应用推广。

平安慢病管家落地生活方式医学新方法

平安慢病管家，依托平安医疗科技领先的AI技术和大数据分析模型，以“生活方式医学理念”为基础，联合国家代谢性疾病临床医学研究中心等权威机构，采用了“3131模式”，即：三大智能预知平台——风险预知、方案预知、疾病预防；一大服务保障：四师服务共管——医师、营养师、健康管理师、心理咨询师，7×12小时服务；三大智能引擎提供高效服务：AI智能测评引擎、AI智能方案引擎、AI智能管理引擎；一大健康数据库奠定AI大数据分析基础：健康档案库、电子病历库、疾病库、医疗产品库、管理数据库。

该模式根据患者的病史、家族史和生活习惯等信息，为患者提供血压监测、科普患教、膳食方案和运动建议等在线管理方案，并通过餐食点评、社群打卡和患教通关等形式，塑造和再造健康生活方式。平安慢病管理方案的多项创新获得大众和行业的肯定。

值得一提的是，平安慢病管家经过一年多的发展，截止2023年3月已深度服务用户90余万人，依从性84.26%，血糖管理达标率80.09%，用户满意度达99%。

创新一：引入CBT认知疗法，提升用户依从性

平安慢病管家在慢病管理中创造性地融入“认知行为疗法（Cognitive Behavioral Therapy，CBT）”，运用跨理论模型，分5大阶段实施相应督促的策略和动作，同时对入组用户分别选取各自适合的TOSS驱动模式的（“懒人模式、要命模式、要美模式、从众模式”）四个方向进行有效管理，帮助用户更好地理解自己的思维和行为模式，并帮助他们改善自己的生活质量，从而大幅度提升用户的依从性。

创新二：研发生活方式医学黄金行为法则，提升管理效果

创新研发黄金行为法则，基于权威医学指南，提炼管理逻辑，针对6大生活方式进行对因管理：戒烟限酒、睡眠、饮食、运动、压力、人际关系，为用户设置简单可执行的微小行动计划，“无痛”改善用户的日常行为习惯，使用户疾病医学指标达到正常范围值，提升管理效果。

图：糖尿病体重管理黄金行为计划

创新三：AI科技技术驱动慢病管理，提升管理效率

平安慢病管家以大数据、人工智能等技术为核心渗透慢病管理的重要环节，如AI疾病风险预测系统、AI健康管理师。

AI疾病风险预测系统，可预测12类疾病，疾病预测模型精准度可达90%以上。AI健康管理师，自动识别用户餐食，并给出可改进的餐食建议，将健康管理师的服务效率提升了5倍。

不断创新，打造人人可享的慢病管理服务

平安慢病管家致力于成为国内生活方式医学的引进者和倡导者，将持续发展慢病管理模式，不断创新，输出生活方式管理标准，开展围绕营养、运动、睡眠、心理、社会学等行业培训，与全国各级医院合作落地生活方式医学中心，通过生活方式医学管理系统LMIS帮助医院建立生活方式管理体系。

未来，平安慢病管家将积极与全国各级医疗机构、企业展开合作，普及健康干预工具，用AI技术传递科技温度，推动生活方式医学服务的惠民化发展，帮助每一个人、每一个家庭、每一个组织实现人人可享的高品质慢病服务，共同推动我国医疗健康事业的发展。

数据说明：

1、管理规模数据：90万用户数据来源为该服务截至2023年3月服务管理数据；

2、依从性计算公式：社群内依从人数/社群管理总人数；84.26%的依从性数据来源为2022年10月14日结营班数据，该依从性数据，统计（108人）进行公式计算；

3、血糖达标率：血糖异常人数中有前后血糖对比达标人数/开营管理人数血糖异常总人数，80.09%的数据来源为2023年3月服务管理数据；

4、服务满意度计算公式：用户满意人数/收集到满意度的人数，评分大于8计为满意；99%的满意度数据来源为2023年2月该服务随访统计数据；

5、AI疾病风险预测数据模型准确率90%的数据来源为：

①A predictive model of symptomatic hypoglycemia in6 months for type2 diabetes patients with longer duration.EASD 2019;

②Machine learning method displays factors related to6-month HbA1c target in patients.IDF 2019 with type 2 diabetes.

③Predictive model for achieving quick HbA1c control in Chinese type2 diabetes patients:results from ORBIT study.IDF2019等。

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