埃里克托普在《顛覆醫療》一書中有過數字化人類的描述：

通過將肉體置于我們外延的神經系統中，通過電子媒體的方式，我們建立起一個動態系統，將快速成熟的數字化、非醫學領域的移動設備、云計算和社交網絡與蓬勃發展的基因組學、生物傳感器和先進成像技術的數字化醫學領域合為一體，將這些工具和能力加以綜合，我們就能為每一個人獲取關于ta的解剖學、生理和生物數據。

但這些數據如何在一個更長的時間維度上，對人體進行更全面的數據采集和匯總，如糖尿病、高血壓、心臟病、體檢、運動、睡眠數據等多個場景，并讓醫療健康生態鏈上的各個角色都能夠使用上這份完整的數據，是否能造福每一個生命？

9月17日，阿里云同深圳中瑞奇、杭州金衛健康宣布，三方將合作組建“云上安心”聯盟。通過聯合社區醫院、三級綜合醫院、醫療硬件廠商、醫療健康APP、健康體檢中心、醫療健康分析模型提供商，在患者知情并授權下，將散落各處的健康醫療數據進行匯聚打通，以期實現基于數據的精準醫療。

以心臟病治療為例，通過將“云上安心”聯盟中的心電設備產品“好朋友”接入人體，并連接“好朋友心電圖”APP后，用戶便可查看自身心電數據。同時，數據同醫院同步，如出現異常，醫生或急救中心可提前介入。中瑞奇創始人汪遠思表示，“該產品直接面向個人用戶開發，并提供專業醫護服務。” 也就是說，每一個用戶都相當于擁有了一位私人醫生。

在今年7月初的試點中，阿里云和中瑞奇向杭州米市巷社區2萬老人中的心腦血管疾病患者發放了相關設備，金衛健康提供面向居民、社區醫院的心電數據采集及心臟健康管理服務，幫助社區居民能夠及早發現心臟方面潛在風險，將高危人群納入監護體系。

“云上安心”聯盟的生態參與方所有數據都將存放于阿里云上，借助阿里云強大的計算能力和開放的心電算法，實現對億萬級數據的并行處理。諸如心電圖的記錄過程、心電噪音的過濾，特征值抓取（如p波，r波，st段）等。通過阿里云大數據處理平臺ODPS、分析型數據庫ADS還可以進行離線數據和實時數據處理，快速接入更多標準的應用及第三方醫療數據。

阿里云高級產品專家武凱表示，聯盟將以心電數據為中心，打通醫院生化指標、診斷數據和醫院外心電、血糖數據，以及其它體征、運動等各種碎片數據，以期更加全面立體的描述一個患者的健康情況，從而達到精準醫療的目的。

據介紹，心電數據收集類似聲音數據采集，對傳感器數據的采集頻率高，且心電數據量非常大，一個人24小時的心電數據大概在150M左右，一個人一生心臟跳動25-30億次，會產生人均4394G心電數據量。在當前的醫療工程界，無論是院內的靜態心電數據，還是動態心電數據，用于疾病檢測完之后，都會因數據量巨大而被閑置或清除。

武凱表示，這些數據如果被利用起來，將對中國整個心臟疾病的檢測產生不可估量的價值。“挑戰在于，海量的心電數據不僅需要***擴容的儲存空間，更需要強大的數據處理分析能力，這兩者都是阿里云的優勢。”

據悉，心電數據庫在美國和歐洲已經成為普遍的醫學指標，但在中國，目前并無完整心電數據庫。且心電算法處理模式還僅僅是基于小樣本特征識別的心電信號分類。“希望在未來建立基于大數據能力的統計分析心電信號的分類方法，以及面對醫療行業的大數據樣本，逐步實現人體數據化。”武凱表示。