时间生物学奠基人Franz Halberg教授可能没有想到，由他第一个将时间医学引入人体治疗，发现可以通过观察人体的节律变化来判断个人的健康状况，并选择不同节点治疗的理论正在离成果商业化越来越近。
眼下只需戴上一款最时髦的可穿戴设备，通过每天定点的血压数据采集，连续数据会自动上传云端，在手机相应的APP应用上，会对连续血压数据波动状况分析，并结合同龄段的基准对比，从而在中长期对于未来患病风险作出判断。同时根据血压数据的判断，还能贴心地通过手机APP、短信和检测终端提醒你在什么时候能去运动，何时该服药了。
这就是时云医疗科技（上海）有限公司(下称“时云医疗”)联合创始人吴冰和郭辉做的事情。“我不能告诉你为什么你的身体会发生这个情况，但我能告诉你未来你发生这种疾病的可能性有多大，这是我们能给到的。”吴冰简而言之。
吴冰坦言，以前时间生物学的理论要转化成实际应用在技术上很难实现，仅限于用在择时治疗，即通过对体征变化规律的了解，找到最佳的运动和服药时间，但无法达成前期就能判断出身体异常或是预估中长期的风险，因为连续数据采集需要大量数据上传还要随时分析。
但现在，在可穿戴设备、云计算和移动终端的结合下，并行采集大规模数据的连续性不是难事，普通人提前发现疾病征兆并预防“未病”已成为可能。
大数据为王
吴冰的父亲与Franz Halberg教授是世交，把Halberg教授当作爷爷看待的吴冰在一次与教授的交谈时聊及，如果能将移动互联网、云计算与时间生物学相结合，帮助人们更及时地了解自己的身体状况，以预防或及时发现慢性病的出现，将是一件具有突破性的事情。为了支持吴冰，Halberg教授同意将时间生物学实验室中的所有数据和分析模型授权给吴冰使用。
正是大量的数据支撑，成为了吴冰创业的最大底气。据其透露，实验室通过从上个世纪60年代开始在全球范围内与各国医学实验室和医院合作采集相关人群各种体征值（血压、血糖、血氧、激素、心率、体温、呼吸频率、BMI指数等）在不同年龄、性别人群的变化规律，并建立不同人群的基准值和异常波动与中长期疾病风险的对应关系。
“目前我们最核心的地方还是在云端的数据分析。”郭辉补充道，“从建立数据到发现数据异常到把慢性病与之前的数据异常做关联往往需要很多年，时间最长的一位采集对象我们一直跟踪了27年。大数据的概念是有尽可能多的数据录入以此作出更为精确的分析，将不同年龄段、不同性别的人群建立基准值，以此标准化的数据模型，将每个单体的初级模型与数据模型进行分析对比得出结论。”
但光有庞大的数据只是一个基础，如何进行数据传输也是个问题。郭辉坦言，因为体征测量相对复杂，对一个创业团队来说，重新去设计一款全新硬件产品并不现实，如果没有对市场和价格进行相关的测试，贸然投入上百万的资金开发一款新的产品也有风险性。为此，他们的做法是对现有的血压计进行改造，增加数据传输模块，借此捕捉那些非标准化的信息。
在终端设备上目前时云医疗确定了两个版本，一个是台式的机体配腕带，另一个是腕式设备，方便用户随身携带随时检测，还能和用户交互，提示下一次的检测时间，如果每天设置服药提醒，设备在检测完血压后还会提示用户要按时服用药物。
吴冰告诉记者，目前设备初始会将一天设定48个检测点，只需累积28个检测结果即可建立个人初级模型，而在移动端的APP应用上，通过对所有的分析汇总成一个健康风险指数，用户每次登录会看到自己的健康风险指数和同龄、同性别人群的平均风险指数，并且能明确自己健康风险在同龄人群中的排位。同时，设备会根据使用者的实际情况进行调整，一旦数据显示异常，就会加大检测密度，反之则会拉长检测间隔，进行动态调整。
市场化探索
根据卫生部的报告，截止到去年中国有2.6亿高血压患者，相当于35岁以上人群每3人中有一人有高血压症状，但病情知晓率只有30%，还有70%的人不知道自己已经患病。这些高血压患者如果不及时发现和治疗，就会得各种伴生性疾病，比如中风、老年痴呆、冠心病、肾病。与此同时，每年中国市场的血压仪器的新增量是600万台到800万台。这些数据让吴冰和郭辉看到了市场的潜力。
郭辉坦言，如何帮助用户形成新的使用习惯并产生信任是个挑战。“连续体征数据分析这个新技术是整个"发现-处置-评估"闭环服务的核心环节，既解决了家庭式设备检测误差的问题，也能对身体异常状况提前预警。但是这个价值是无法在消费者一开始就能体验到的。”
为此，其市场探索的第一步会把目标人群锁定在老人及孕妇这类强需求人群身上。同时，积极开拓与医疗机构的合作。据悉，时云医疗已与两家医疗机构达成合作，其设备将用于对院外病人的集中管理。
然而，硬件销售不是盈利的唯一来源，如何让用户认可服务、持续提供数据，并根据用户数据给出个性化的改善建议吸引用户持续付费才是关键。
吴冰和郭辉显然也意识到了这点，他们直言，硬件销售只是第一步。“想要引导所有人使用我们的服务一定会有设备，下一代所谓的移动医疗一定是硬件加软件的结合，我们把硬件看成是采集数据的方法，目前市面上能看到的硬件都是把所有的运算放在硬件上来做，这反而远离了移动医疗的概念。”
在吴冰的设想中，“通过"采集、存储、分发、反馈"在完成商业闭环的同时也串起了整条产业链，未来这个完整服务平台的价值与数据源的数量将成正比关系。”而在这背后，才是移动医疗大生意的开始。
