埃里克托普在《政治宣传医疗》一书中有过数字化人类的叙述：　　通过将肉体置放我们外延的神经系统中，通过电子媒体的方式，我们创建起一个动态系统，将较慢成熟期的数字化、非医学领域的移动设备、云计算和社交网络与蓬勃发展的基因组学、生物传感器和先进设备光学技术的数字化医学领域合为一体，将这些工具和能力加以综合，我们就能为每一个人提供关于ta的解剖学、生理和生物数据。　　但这些数据如何在一个更长的时间维度上，对人体展开更加全面的数据采集和汇总，如糖尿病、高血压、心脏病、身体检查、运动、睡眠中数据等多个场景，并让医疗身体健康生态链上的各个角色都需要用于上这份原始的数据，否能教化每一个生命？　　9月17日，阿里云同深圳中瑞奇、杭州金卫身体健康宣告，三方将合作重新组建云上放心联盟。通过牵头社区医院、三级综合医院、医疗硬件厂商、医疗身体健康APP、身体健康体检中心、医疗身体健康分析模型提供商，在患者知情并许可下，将布满各处的身体健康医疗数据展开汇集切断，以期构建基于数据的精准医疗。　　以心脏病化疗为事例，通过将云上放心联盟中的心电设备产品好朋友终端人体，并相连好朋友心电图APP后，用户之后可查阅自身心电数据。

同时，数据同医院实时，如出现异常，医生或急救中心可提早插手。中瑞奇创始人汪远思回应，该产品必要面向个人用户研发，并获取专业医护服务。

也就是说，每一个用户都相等于享有了一位私人医生。　　在今年7月初的试点中，阿里云和中瑞奇向杭州米市巷社区2万老人中的心脑血管疾病患者派发了涉及设备，金卫身体健康获取面向居民、社区医院的心电数据采集及心脏身体健康管理服务，协助社区居民需要尽早找到心脏方面潜在风险，将高危人群划入监护体系。　　云上放心联盟的生态参与方所有数据都将存放在于阿里云上，利用阿里云强劲的计算能力和对外开放的心电算法，构建对亿万级数据的并行处理。

诸如心电图的记录过程、心电噪音的过滤器，特征值捕捉（如p波，r波，st段）等。通过阿里云大数据处理平台ODPS、分析型数据库ADS还可以展开离线数据和动态数据处理，较慢终端更加多标准的应用于及第三方医疗数据。　　阿里云高级产品专家武凯回应，联盟将以心电数据为中心，切断医院生化指标、临床数据和医院外心电、血糖数据，以及其它体征、运动等各种碎片数据，以期更为全面立体的叙述一个患者的身体健康情况，从而超过精准医疗的目的。

　　据介绍，心电数据搜集类似于声音数据采集，对传感器数据的收集频率低，且心电数据量十分大，一个人24小时的心电数据大约在150M左右，一个人一生心脏跳动25-30亿次，不会产生人均4394G心电数据量。在当前的医疗工程界，无论是院内的静态心电数据，还是动态心电数据，用作疾病检测完了之后，都会因数据量极大而被闲置或清理。　　武凯回应，这些数据如果被利用一起，将对中国整个心脏疾病的检测产生不可估量的价值。

挑战在于，海量的心电数据不仅必须无限配套的储存空间，更加必须强劲的数据处理分析能力，这两者都是阿里云的优势。　　据报，心电数据库在美国和欧洲早已沦为广泛的医学指标，但在中国，目前并无原始心电数据库。且心电算法处置模式还意味着是基于小样本特征辨识的心电信号分类。期望在未来创建基于大数据能力的统计分析心电信号的分类方法，以及面临医疗行业的大数据样本，逐步构建人体数据化。

武凯回应。

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