好的功能医学软件，必须看得见两次就诊之间的那段时间

要点速览

一次就诊只是一张快照，功能医学看的是一条时间线

功能医学对患者的要求很多，比如改变饮食、睡眠和运动方式。而医生的职责，是在相当长的一段时间里持续观察这些方面的变化。这段时间有多长，非常关键。Cleveland Clinic 的研究人员将其功能医学中心的 7,252 名患者与在初级保健中就诊的同类患者进行了比较。他们发表在 JAMA Network Open 上的研究显示，功能医学组在六个月后身体健康改善幅度更大，到第十二个月时这一差距依然存在。

这些改善是几个月日常选择累积的结果，显然不是在诊室里那一个小时换来的。然而，大多数功能医学软件恰恰是围绕这一个小时来设计的。病历记录的是当时谈了什么，化验反映的是某一时刻的身体状态。至于两次就诊之间发生的一切，全靠患者的记忆，或是在候诊室里草草填完的一份问卷。

只有看到来访者的完整情况，你才能应对各种随之而来的复杂问题。根据 CDC 的数据，美国每四个成年人中就有三人至少患有一种慢性病，超过一半的人患有两种或以上。复杂病例在两次就诊之间会产生大量信号，而大多数诊所从来没有看到过。

数据早就存在，只是从未进入病历

正如我们在可穿戴设备普及现状一文中提到的，佩戴可穿戴设备的成年人越来越多，人们也更愿意把这些数据分享给自己的医疗团队。一项针对全美调查数据的分析发现，78.4% 的可穿戴设备用户愿意与医疗服务提供者分享数据，但真正分享过的只有 26.5%，两者之间差距悬殊。

显然，这道鸿沟更多是软件的问题，而不是患者的问题。如果所谓分享，就是通过老旧的门户消息功能发送几张截图，那么真正被采取行动的内容少之又少。在与用户的交流中，大家一再提出，希望有顺畅的方式来分享数据，并期待一定程度的自动化。他们也希望过程透明，能够看到这些数据如何被用来支持健康相关的决策。

盘点你的功能医学软件组合

大多数诊所已经在用好几款工具了。问题在于：哪一层负责覆盖两次就诊之间的时间？

如果你的诊所目前还没有最后这一层，那么其他所有工具都只是在用不完整的信息工作。

添加新工具之前，先问这四个问题

它能兼容来访者已经在戴的设备吗？

随着可穿戴设备和智能戒指日益流行，市面上的设备种类也越来越多。要求每一位来访者都换掉手上的设备，才能用上这种实时监测，并不现实。对各类集成的支持是否广泛，决定了数据到底能不能出现在你面前。

它能把可穿戴设备趋势和化验、生物标志物放在一起看吗？

静息心率下降，如果能和逐步改善的血脂检查结果放在一起看，意义就大不一样。正因如此，统一的视图能让你更轻松地发现长期的趋势和规律。

它能告诉你谁需要关注吗？

没有人有时间每天早上翻看 200 位患者的睡眠图表。好的软件会把趋势偏离个人基线的少数几个人筛选出来，并借助 AI 解读可穿戴设备数据。

它能让来访者自己掌控吗？

当人们清楚哪些数据会被收集、又有谁能看到时，就会更愿意分享。清晰的知情同意，加上简单易用的指标公开设置，有助于建立信任，让数据持续流动。

就诊间隔数据在实际中是什么样子

设想一位因精力不足而开始干预方案的患者，已经执行了六周。复诊时，她说感觉和之前差不多。但调出她的可穿戴设备历史记录后，你会看到更完整的情况：第一个月里，她的睡眠时长稳步增加；后来因为赶工作截止日期连续熬夜，睡眠时长明显下降，恢复分数也随之走低。

这样一来，谈话的方向就变了。医生不必急着调整方案，而是可以指出哪些做法曾经奏效，并讨论如何在压力大的几周里守住这些成果。看到这种关联的患者，往往会更积极地投入自己的计划。我们在如何把可穿戴设备数据变成个人长寿方案一文中对此有更深入的探讨。

看清两次就诊之间发生了什么

Sonar Atlas 为你的诊所补上大多数功能医学软件组合所缺少的连续数据层。它将 600+ 款可穿戴设备和应用同步到一个实时仪表盘中，与化验结果和生物标志物并列呈现，并标记出趋势发生变化的来访者，让你在下次预约之前就知道谁需要关注。