數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代下的設(shè)計(jì):醫(yī)療x數(shù)字孿生

2022-8-23    seo達(dá)人


一、疫情之下我們能做些什么?

2019年底新冠疫情在國(guó)內(nèi)出現(xiàn),傳播范圍也隨著大量人口流動(dòng)加速蔓延。新冠疫情爆發(fā)讓我國(guó)疾控部門開(kāi)始對(duì)重大突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)能力、疾控水平逐漸重視起來(lái)。作為阿里云產(chǎn)業(yè)智能的設(shè)計(jì)師,也希望通過(guò)阿里云的數(shù)據(jù)與技術(shù)能力,在疫情之下找到自己的答案。

 

1、要解決什么問(wèn)題?

為了熟悉疾控業(yè)務(wù)場(chǎng)景、流程、難點(diǎn)及其中涉及到的產(chǎn)品與技術(shù)訴求,我們走訪了省疾控中心信息中心。通過(guò)走訪我們發(fā)現(xiàn),打通業(yè)務(wù)鏈路并為居民和醫(yī)院提供幫助是疾控中心亟待實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。在傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警中,涉及多維數(shù)據(jù)收集與分析,數(shù)據(jù)來(lái)源不僅包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)、流調(diào)數(shù)據(jù)、各類聚集性場(chǎng)所、交通工具等,環(huán)境數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)對(duì)研判傳染病的源頭與傳播途徑也至關(guān)重要。

經(jīng)過(guò)調(diào)研和梳理,我們拆解出3個(gè)主要痛點(diǎn)及目標(biāo):

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2、用戶是誰(shuí)?

要解決疫情場(chǎng)景下的痛點(diǎn),就需要明確我們是為”誰(shuí)“在解決問(wèn)題。疾控業(yè)務(wù)主要面向疾控中心與衛(wèi)健委主管疾控的部門的工作人員,服務(wù)的對(duì)象則是每一個(gè)生活在城市里的你我他。管理部門需要對(duì)服務(wù)提供方進(jìn)行監(jiān)管,提供物資調(diào)配與診療輔助,對(duì)所有其他對(duì)象收集數(shù)據(jù)、發(fā)布預(yù)警、政策,對(duì)病例與密切接觸者進(jìn)行流行病調(diào)查。服務(wù)提供方和服務(wù)對(duì)象需要向管理方同步就診數(shù)據(jù)與異常情況。所有對(duì)象及其之間的關(guān)聯(lián),則是推演研判的重要依據(jù)。

 

二、為什么通過(guò)數(shù)字孿生緩解這些痛點(diǎn)?

人類歷史上,傳染病對(duì)人和區(qū)域帶來(lái)的影響是難以控制的、深遠(yuǎn)的、不可逆的,而防控與治療措施的研究制定是高難度、高風(fēng)險(xiǎn)、低容錯(cuò)的。數(shù)字孿生體可以讓疾控分析工作在一個(gè)與物理實(shí)體相映射的虛擬實(shí)體上開(kāi)展,基于物理空間當(dāng)前與歷史數(shù)據(jù),在數(shù)字空間中通過(guò)全維度的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和反復(fù)推演研判,找到并驗(yàn)證疫情傳播發(fā)展的規(guī)律,以仿真、可控、低風(fēng)險(xiǎn)、高靈活度的方式進(jìn)行模擬預(yù)測(cè),提前識(shí)別未來(lái)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。從虛擬空間回到物理世界,對(duì)真實(shí)空間可以進(jìn)行精準(zhǔn)有效的「反控」,在最合適的時(shí)間,對(duì)最合適的對(duì)象,采取最合適的疫情防控措施。

從客戶、媒介、技術(shù)角度,為疾控部門提供綜合性的解決方案:

政府- 識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、提前干預(yù)

疫情動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)推演,找出變化規(guī)律,盡早識(shí)別風(fēng)險(xiǎn);給出防控處置措施建議,提前儲(chǔ)備資源,提高常態(tài)化疫情防控效率與能力。

公眾 – 信息平等與信任

預(yù)警傳染病危險(xiǎn)因素,將健康教育建議精準(zhǔn)推送給公眾,促進(jìn)信息對(duì)等,加強(qiáng)公眾的安全感和對(duì)政府的信任。

醫(yī)院 – 改善診療能力

通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)提示和診療推薦,改善醫(yī)生診療能力,優(yōu)化醫(yī)療資源的分配。

技術(shù) – 數(shù)字孿生

通過(guò)靈活可控和相對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)的方式,在虛擬空間中開(kāi)展多點(diǎn)觸發(fā)的疾控模擬分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),形成突顯數(shù)據(jù)智能特點(diǎn)、客戶可感知的數(shù)字孿生能力解決方案,提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

產(chǎn)品 – 形態(tài)創(chuàng)新

根據(jù)客戶真實(shí)訴求,通過(guò)數(shù)字技術(shù)打造多端聯(lián)動(dòng)的產(chǎn)品方案,拓展產(chǎn)品類型與創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

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綜上,我們結(jié)合客戶價(jià)值挖掘出設(shè)計(jì)機(jī)會(huì)點(diǎn):

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三、構(gòu)建疾控體系化構(gòu)建數(shù)字孿生設(shè)計(jì)方案

對(duì)客戶和用戶大量的調(diào)研后,對(duì)訴求進(jìn)行歸納聚類,提煉為環(huán)境監(jiān)測(cè) –> 推演研判 –> 預(yù)警防控這三大主要模塊。

 

1、交互設(shè)計(jì)

對(duì)上述場(chǎng)景中涉及到的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分類,可以分為面向政府監(jiān)管 G 端、醫(yī)療機(jī)構(gòu) B 端與居民 C 端的數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)與描述對(duì)象性質(zhì),選取不同的可視化呈現(xiàn)方式。在與業(yè)務(wù)和算法同學(xué)溝通過(guò)程中,根據(jù)傳染病動(dòng)力學(xué)模型確定設(shè)計(jì)方案中影響因子的選取與交互設(shè)計(jì)方案。從用戶使用產(chǎn)品的場(chǎng)景出發(fā),我們?cè)谕蒲葸壿嬌喜捎谩刚蛲蒲荨购汀改嫦蛲蒲荨瓜嘟Y(jié)合的方式。

正向推演

當(dāng)用戶知道影響疫情的關(guān)鍵因素時(shí),用戶可以從影響因子出發(fā),選擇相關(guān)因素并指定作用對(duì)象或范圍,調(diào)整參數(shù)進(jìn)行仿真模擬,對(duì)推演結(jié)果進(jìn)行時(shí)間空間維度的對(duì)比。

逆向推演

當(dāng)用戶明確了疫情管控目標(biāo),例如需要在3天內(nèi)控制住疫情蔓延??梢圆捎媚嫦蛲蒲莸姆绞?,設(shè)置限定條件,通過(guò)知識(shí)圖譜展現(xiàn)影響因子和目標(biāo)元素之間的關(guān)聯(lián)要素(即隱性影響因素),計(jì)算達(dá)到目標(biāo)所需要的條件,即可得出精準(zhǔn)高效的措施建議。

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在設(shè)計(jì)影響因子相關(guān)交互操作時(shí),我們結(jié)合傳染病相關(guān)專業(yè)知識(shí)與涉眾分析中的各類對(duì)象及其關(guān)系,盡量充分考慮社會(huì)、人文、自然等多維度要素,提供更多維度的調(diào)參可能。

利用數(shù)字孿生核心技術(shù),推導(dǎo)整體解決方案。

 

2、結(jié)合孿生亮點(diǎn),推導(dǎo)整體方案

在環(huán)境監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中可以基于數(shù)字孿生對(duì)疫情傳播風(fēng)險(xiǎn)盡早識(shí)別,將監(jiān)控關(guān)口前移。在模擬推演中,我們利用數(shù)字孿生,將來(lái)多維因素在區(qū)域地圖上整合起來(lái),力求充分考慮各類因素的動(dòng)態(tài)變化對(duì)疾病傳播的影響。由此,環(huán)境監(jiān)測(cè)與仿真模擬作為數(shù)字孿生能力與疾控工作的契合點(diǎn),成為重點(diǎn)優(yōu)化交互方式、打磨各方面體驗(yàn)、提升客戶與業(yè)務(wù)價(jià)值的突破口。

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四、醫(yī)療數(shù)字孿生:沙盤(pán)推演 + 微鏡探查

我們?cè)诋a(chǎn)品/大屏側(cè)從兩個(gè)創(chuàng)新出點(diǎn)出發(fā),提煉出沙盤(pán)推演+微鏡探查的概念方案。

 

1、沙盤(pán)推演

按比例還原并模擬疫情發(fā)生區(qū)域的自然環(huán)境、天氣因素、社會(huì)因素、人口因素、與社會(huì)因素。通過(guò)電腦端調(diào)整疫情影響因素,在沙盤(pán)中觀察疫情對(duì)地區(qū)生態(tài)/人文/社會(huì)等方面的影響。

微鏡探查

將產(chǎn)品類比成洞察疫情發(fā)展的顯微鏡,用戶通過(guò)上帝視角在產(chǎn)品中模擬探查不同因素對(duì)疫情發(fā)展產(chǎn)生的影響,對(duì)未來(lái)的疫情起到趨勢(shì)研判的效果。

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五、不斷探索,積極前行

作為數(shù)據(jù)智能與數(shù)字行業(yè)設(shè)計(jì)師,我們希望利用專業(yè)做出盡管可能微小但積極的改變,為業(yè)務(wù)、行業(yè)和社會(huì)帶來(lái)一些價(jià)值。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域,我們不斷在社會(huì)意義、客戶與用戶訴求、業(yè)務(wù)目標(biāo)之間尋找契合點(diǎn),探索數(shù)字孿生體驗(yàn)設(shè)計(jì)的突破口。疾控工作涉及到的公共衛(wèi)生與醫(yī)療知識(shí)、倫理抉擇、社會(huì)關(guān)系、經(jīng)濟(jì)利益等交織在一起,極度復(fù)雜;但希望通過(guò)在行業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中加入數(shù)字孿生體驗(yàn)設(shè)計(jì)的視角與方法,最終可以在促進(jìn)疾病預(yù)防、公共衛(wèi)生資源分配平衡,改善全民健康、生活質(zhì)量與社會(huì)公平信任的艱巨道路上,增加一點(diǎn)點(diǎn)推動(dòng)的力量。

 

特別鳴謝:項(xiàng)目成員
數(shù)字醫(yī)療團(tuán)隊(duì)pd:達(dá)蓬 、基岡 、蔣夢(mèng)華

數(shù)字醫(yī)療研發(fā)算法:延妮
阿里云設(shè)計(jì)中心設(shè)計(jì)師:項(xiàng)婉 、指耘、六衣


作者: 阿里云設(shè)計(jì)中心

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