有效地管理慢性病可以挽救全世界的生命

药物依从性技术可以帮助国家卫生部门遏制慢性病的上升

最新研究表明，心脏病，癌症和糖尿病等慢性病目前占全世界死亡人数的70％（4000万），英国这一数字令人震惊，为90％。 Nicholas Rumble，首席执行官 库赖宗 讨论了各种因素，并探讨了国家卫生服务部门如何进行反击以挽救更多生命.

根据BMJ的最新研究，全世界有将近一半的成年人和大约8％的5至17岁的儿童患有慢性病。尽管药物可以缓解疼痛，但事实上，估计有50％的人不坚持对这些疾病进行长期治疗，但药物不依从性已成为全球许多卫生服务机构面临的巨大问题.

这些常见且代价高昂的长期健康问题的主要原因是人口老龄化和社会行为的重大变化。世界卫生组织预测，到2020年，慢性病的患病率预计将上升57％。但是，这并不是所有的厄运和忧郁。有采取新的全球和国家行动的机会，包括加强互动和建立伙伴关系；监管，立法和财政方针；和更严格的问责机制.

数字化和技术进步为抗击非传染性疾病提供了新的途径。全球获得技术及其影响意味着新的交付模式正在出现，以解决日益增长的长期护理需求。增强和标准化的数据分析可以在预测医学，患者关系管理，医疗保健管理和衡量某些治疗的有效性等领域有效.

随着数据量的增长，健康科学将更好地了解疾病的确切性质以及开发个性化治疗方法的途径。这些新技术的使用将更加注重预防性健康解决方案和以患者为中心的护理.

随着全球对医疗保健系统的压力越来越大，跨界合作的需求也将越来越大。携手合作为政府及其医疗系统提供了抵消日益增加的财务负担，提高服务效率并带来更好结果的机会.

药物依从性技术的先驱, 库赖宗 已经开发了独特的新解决方案来增强全球医疗保健系统。这些包括CuraServe，CuraView和CuraData。以下是一些实际应用中的技术实例.

病人

约翰去看医生是因为他尽管感到饥饿和口渴，但最近体重减轻了。接受血液检查后，他得知自己患有2型糖尿病，需要定期服用胰岛素。作为治疗的一部分，约翰加入了CuraServe.

John离开后不久，CuraServe向他发送了一条通知，欢迎他加入该服务。约翰现在将收到一系列提醒，以确保他服药，并且还会对他进行监控以检查他按处方服药的频率.

CuraServe具有内置的安全网，如果未服药，可以通知John的伴侣或其他指定的人。每次约翰按照预期的方式服药时，库赖松都会向约翰选择的慈善机构捐款一小笔。这是约翰参与这项服务并保持健康的诱因.

这些依从性数据与John的医疗保健提供者共享，后者可以通过CuraView实时查看其依从率，从而可以在John的依从性水平变得不安全之前进行干预。通过这种向提供者的即时反馈机制，可以不断调整John的护理，以帮助他保持最佳的健康状态。此外，John的伴侣和家人对他得到CuraServe的支持感到高兴，因为这会增强他们为自己的幸福所作的努力，并增加他保持健康和出院的机会.

库赖宗的人工智能（AI）和神经网络系统对从约翰收集的数据以及与他一样的数十万其他数据进行了分析。这些工具建立了行为建模和早期干预工具，可供从事John护理的人员使用。通过对这些数据进行建模，Curaizon还能够构建患者生命周期的同类首创的高级分析。从学术界和医疗保健提供者到制药公司的任何人都可以从这些丰富的数据中受益.

通过使这些数据流民主化，Curaizon能够为下一代药物和医疗保健提供信息和启发。独特的数据使之成为可能。并且，随着协作者处理数据，他们能够将自己的数据扩展到生态系统中以获得令牌化奖励，从而降低了成本，同时增强了整体数据集并为其增值，这还可以通过提高价格来奖励令牌持有者.

研究员

妮可（Nicole）是一位医学博士/博士研究人员，研究现有药物的效果以及对特定患者开处方时该药物的帮助程度。她需要能够告诉她有多少患者服药，按处方服药的频率以及对短期和长期健康有何影响的数据.

在评估了不同的数据选项之后，她通过Curazon得知Curaizon是她所需数据的唯一来源。 Nicole很高兴发现她不必依靠“旧”数据，而是可以实时评估患者的反应。她与Curaizon联系，并得知她可以使用CuraTokens向数据库进行查询.

Nicole的请求由Curaizon处理，并通过数据查询价格算法进行指导。 Nicole决定了一种询问模型，并被引导到相关平台以购买所需数量的代币。 Nicole“赎回”她的令牌，以换取预先约定的数据访问权限.

妮可完成对数据的检查和分析之后，就可以完成自己的研究项目。这项研究的发现和数据输出具有很高的洞察力，将是CuraData存储库的宝贵补充，因此Curaizon同意交换其新编译的数据，以换取商定数量的令牌，这些令牌可用于将来需要访问的项目不断增长的数据集。然后，CuraData向记录已用于Nicole研究中的患者选择的慈善机构捐款。.

卫生保健

在探索数十亿个数据点以构建其深度学习分析工具的同时，Curaizon能够更好地为概念提供信息，例如处方实践，治疗优化，多发病率效率以及存在于药物分组内的人口统计问题，人口统计学和其他内部特定问题护理的价值链。这些数据和信息将提高医疗保健的效率，提高护理质量，并在减少浪费的同时大幅度改善患者的治疗效果。通过为医疗服务提供有效的工具，Curaizon可以帮助提供患者和医疗服务提供者想要和需要的服务.