“本文是博斯腾科技CTO及联合创始人——陈楠先生演讲内容的整理文稿,主题为:《服务了10W+老年人,认知症早期干预的产品模式创新案例》的干货分享。——编者”

正文:

非常荣幸在麦麦养老郭总之后带给大家我的分享,郭总在分享中提到了认知症的一些案例,其实这也是我从去年到今年发现的整个行业的变化。去年我们在聊认知症的时候,很少人知道认知症、老年痴呆,今年在与任何年龄层次的人,哪怕是跟十几二十岁的小孩交流时,他们也都至少对认知症有点印象。这里我还是非常感谢Age Club能够提供这样一个机会让我做分享。

我先自我介绍一下,我叫陈楠,前十几年我都在美国生活,在硅谷工作学习了一段时间,2018年我跟我的合伙人决定还是回国创业,很多人问我为什么要选择养老行业来创业?其实部分原因是我家里也有认知症患者,同时我也认为,随着技术的进步,包括人工智能技术和大数据技术发展成熟到一定程度后,可以给行业提供一些比较创新的、优质的解决方法。今天的分享着重在几个方面:一是介绍行业背景,二是介绍我们针对行业的一些痛点所做出的产品和服务,三是分享一些我们的合作案例。

图:人口结构的变化带来了新的问题

从行业的角度来看,人口结构的变化带来了以下3个问题

1.中国65岁以上人群在2050年将达到4亿人;

2.从2000年-2018年,各类疾病,如心脏病、癌症、艾滋病等,其因病致死率在大幅降低。但是有一个病症,在这十几二十年间,其因病致死率大幅上升到顶端,这就是认知症,也就是我们俗称的老年痴呆;

3.据世界卫生组织的预估,现在全世界的患病人数大概是5千万左右,到了2050年将会有1亿5千万的患病人口,这里面的一大部分将会是中国的老年人。

图:主观认知下降阶段是最佳的干预阶段

既然认知症这么可怕,那么我们怎么去发现认知症、解决认知症?认知症是怎样发生的?图中展示了两条曲线,上面这条曲线表示的是,人随着年纪的增长,其认知能力会发生一定的下滑,这是非常正常的现象。但是认知症的老人在生命的早期阶段已经发生了认知能力显著下滑的趋势,如果对这一趋势不加以管理,就更容易下滑,在3~5年或者8年之后下滑到认知症区域。认知症是不可逆转的疾病,可以说是无药可治,目前没有任何一款药物完全证实能够逆转认知症的发病。

现在全世界公认的最好的解决认知症的办法,就是在一个人的生命中尽早发现这两条曲线的分叉,也就是图中所标出的淡粉色区域,也即主观认知下降区域。在生活中,如果发现家里的老人已经有比较明显的记忆力衰退,或者算钱算不清楚的状况,是特别值得我们关注的。

图:脑健康筛查量表

面对这些状况,现在行业内是怎么解决这个问题的呢?这里有一个算是行业黄金标准的脑健康筛查量表,所有三甲医院的神经内科在诊断是否患有认知症时都会采用这个专业工具。筛查人员拿着这个量表,一道题、一道题地问被测试者,让其回答一系列的问题,回答完后再判断其患认知症的风险有多高。

图:纸质量表的不足

这里存在什么问题呢?我们知道,纸质量表存在一些不足,如整理统计困难、录入效率低下、存在很大的结果误差。

图:MoCA-B认知风险筛查

鉴于此,我们在纸质量表的基础上做了一些改进。我们做的第一款产品叫做MoCA-B认知风险筛查,这款产品在现在比较经典的MoCA-B认知风险筛查量表的基础上,做了两个事情。

第一,将其电子化,解决纸质筛查存在效率不足,及误差较大的问题。

第二,我们加入了人工智能模块,也即语音识别和自然语言处理的解决方案在里面,这样就解决了筛查人员在给老年人做筛查时,自己的主观判断及记录所存在的数据误差。做到这些之后,可大大提高传统的认知能力筛查的效率。现在这款产品已经在江浙沪很多三甲医院的临床层面投入使用。

图:SCS认知风险筛查

第二款产品是我们与认知症领域泰斗级的科学家——郭启浩教授一起研发的,拥有自主知识产权的SCS认知风险筛查。这款产品主要是针对老年人的记忆功能进行认知风险筛查,包括其工作记忆、短期和长期的记忆。这个筛查产品6月份已经在上海交大六院的神经内科进行试点。我们其实已经获得大量的分析数据。做完这个筛查之后,我们会根据后台的数据模型推演出一个中老年人得认知症风险的分层结构。

图:博斯腾语音识别引擎

在此,我再强调一下我们的语音识别引擎所具备的功能:

1.自然语言处理,解决在录音时出现的杂音,比如去掉老年人说话的时候所用的语气词,使识别结果较为准确;

2.在做认知风险筛查的时,我们发现,每个人都有自己的口音,其说话方式都有所不同,我们专门加入了语音校正模块,把老年人的语音变成一个正常的语音去识别;

3.双引擎识别,这其实涉及到识别准确率的问题,我们进行了双保险,同时使用两个语音识别引擎,以此提高识别准确率;

4.自主学习总结,一旦出现问题,我们马上用机器学习的方式去纠正,提高识别准确率。

经过我们的努力,对比我们与传统的认知风险筛查的效率,我们可以提高到10倍以上,而且可以把语音识别的误差率降低到1%以下

图:G3在线脑健康筛查

最后,我们做了一个G3在线脑健康筛查。其实这也是因为意识到传统的筛查方式依然存在效率低下的问题,所以我们又与郭启浩教授一同研发了这个G3在线脑健康筛查工具,其主要特点是:

1.只需要三分钟,实现快速筛查

2.我们设计了三款游戏,分别检测大脑不同的认知域,用自己的手机完成这三分钟的游戏化、互动化、趣味化的筛查,得出自己大致的筛查结果;

3.老年人可全程自测

图:智能筛查使风险可视化

其实我们的整套筛查产品就是在做一件事情,将大脑这样一个复杂的区块,分成:记忆力、计算力、视知觉、抽象力、执行力等各个认知能力,分别去做判断,然后通过我们后台的数据模型给这些老年人做一个分层。这里面有SCD、MCI和AD,AD也就是认知症,因为认知症是一个不可逆的疾病,所以我们这里主要的关注人群是SCD和MCI,也即轻度认知下降和中度认知风险的两大人群。

根据这两个人群,我们会有对应的干预解决方案。线上我们有全国的在线干预解决方案,线下我们在上海地区提供全国第一家脑健康管理体验中心。

图:在线提供即时触达的轻量干预解决方案

我们在线上做了三件事情:

1.在线智能筛查

2.在线游戏化干预训练,帮助提升老年人各方面的认知能力;

3.在线干预训练视频,通过视频的训练教中老年朋友在家进行康复训练。

线下方面,上个月我们在上海落地了全中国第一家脑健康管理解决方案的体验店。体验店可以更深度地帮助老年人进行脑健康管理和脑健康训练。

图:博斯腾与政府的合作

接下来简单讲一下我们的商业模型和开展的合作。首先是与政府的合作。政府可以使用我们的筛查产品和干预产品,更好地触达老年人。去年,上海市政府公布了28个认知友好社区推进计划,政府可以通过我们的工具快速了解社区老年人的认知风险状况。我们提供了一个大屏的解决方案,帮助政府更好地从宏观上把控每一个街道、每一个社区的老年人的认知风险情况。

图:博斯腾与银行的合作

其次是与银行的合作。这其实是超乎我们的预期的,因为在疫情期间,我们社区的筛查和推广活动没有很好的进行下去,但是我们意外发现,其实银行也可以成为一个很好的渠道,将我们的线上的筛查,还有线上的服务作为一个福利,打包到银行的 APP上。今年的母亲节和父亲节,我们分别做了两次推广活动,效果都非常好。我们前面的筛查是1块钱的付费,然后后面99块钱的课程销售转化率大概达到了30%以上,这个转化率是非常不错的。

图:博斯腾与保险的合作

另外是与保险的合作。一方面,我们与保险公司合作做出了全中国第一款认知症专项的保险产品;另一方面,我们把线上和线下的筛查和干预服务打包,作为保险公司的保险产品增值服务。

图:博斯腾已成为支付宝独家合作伙伴

而且我们现在已成为支付宝老年板块中脑健康方面的独家合作伙伴。目前,我们在支付宝和微信两端继续拓展,帮助中老年人做线上的筛查,然后积极进行线上干预。

接下来我们继续谈到G3在线脑健康测试这一产品,其实刚开始我们是打算将其作为一个引流的工具,没想到在6月中旬推上线之后,获得了爆发性的增长。从6月10日开始,访问量暴增,现在已经可以保持每天2万的访问量。通过G3脑健康筛查,我们可以比较粗略地了解每一个年龄段不同的风险情况。不出我们所料,我们发现,随着年龄增长,男性和女性所面临的风险越来越高。

刚开始我们给身边的亲朋好友发了脑健检测的链接,在短短的十几天内,访问量暴增,全国,甚至港澳台地区都有人访问,虽然主要的用户群体还是集中在上海,但是全国各地的中老年用户都有在使用。

图:根据G3数据得出的关键发现

通过这个产品,我们有一些关键发现:

1.该产品对应的老年用户群体主要集中在50~80岁

2.以前我们有一些误区,认为线上流量非常难以获取,但经过这次案例之后,我们意识到,很多时候,老年用户流量之所以难以获取,是因为我们忘记去关注老年人群体的真正需要是什么。以前我们认为老年用户对游戏不感兴趣,但是没想到,很多老年人其实对游戏是非常感兴趣的,而且他们的活跃度非常高。通过游戏这样一个比较有互动性和趣味性的方式,他们可以了解自己的大脑健康状况,这其实是一个另辟蹊径的方法,也很有效;

3.我们发现,女性老年用户多于男性用户。如果我们看年轻群体的话,玩游戏的肯定是男性用户远多于女性用户,但是在健康行业,女性可能更关注自己的健康

结语:

最后与大家分享一下我们对于G3游戏的一些感想,在线下,我们与很多老年人接触,发现他们很接纳这个游戏,很多时候其实是老人的子女先接触到,测一测自己脑健康,然后转发给自己的父母。所以我们在做产品时,不一定非要想着怎么给老年人做产品,我们可以想一下,如何为老人的子女做产品,因为如果这个产品足够好,他们会愿意转发给自己的父母,让自己的父母也去体验一下,了解自己的脑健康状况。

以上就是我的全部分享,谢谢大家!

- END -

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