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          巴黎圣母院得到消防人员抢救 著名玫瑰花窗被烧毁

          2020-03-31 13:40:20      点击:733

          (原标题:巴黎圣母院得到消防人员抢救但著名玫瑰花窗被烧毁)/9分享到易信LOFTER新浪微博腾讯空间人人网有道云笔记新闻图片中心  | 查看图集  |

          甚至,为了更好的更新策略,今日头条会派“卧底”到各大做号公司去交钱学习怎么踩现在的机器关键词,之后再对应更新机器的打压策略。平台对于填充内容的渴求,可见一斑。

          巴黎圣母院得到消防人员抢救 著名玫瑰花窗被烧毁

          我做过几年科技媒体记者,然后去了一家公司做PR,在我写稿的那几年里,我和大部分同行都过着循规蹈矩的生活:日常跑会,采访,写稿,梦想着有一天自己的稿子能够十万加,然后自己在圈子里扬名立万。一篇300字和5张图的稿子,如果被平台推荐,或者被机器认为受众很喜欢,那么至少千元的保底收入,而生产的成本,大概只需要10分钟到15分钟。笔者的稿子就曾经多次被机器建议“修改标题”。 之前UC也严厉打击了做号党,封停了一批账号,包括非法、不健康内容,标题党、文不对题、以及时效性超过3个月的旧闻都采取了最高封停的处罚。编辑翻完牌子,接单的人则在最短时间内出稿,交稿。

          即便是做了PR,也对媒体充满敬畏,并在庸常的时日里养成了一种根深蒂固的见解,认为写作(写稿)本该如此。很多高速成长的平台也因此表现出了犹疑。其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。

          这样做可以避免不必要的住院时间延长,降低医疗保险支出。相比之下,制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。所以在大数据商业探索的过程中,利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失,不知所措。但支付方已经在逐步利用大数据来制定报销决策,因此数据分析在公共卫生监督方面将产生创新性效用。

          对于国家来说,可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励,并转向以价值为基础的医疗保健体系,更强调诊疗过程中“预防”的重要性,以此来推动个性化医疗的发展。什么是标准化的路径呢?患者只有在患病时才主动进入医疗健康系统;诊疗服务重点不是为了优化的病人的体验或体现诊疗价值;相同的疾病,医生会对所有患者均采取相同的临床指导方案。

          巴黎圣母院得到消防人员抢救 著名玫瑰花窗被烧毁

          医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务,服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。其次,患者需要在第一时间获得匹配的诊疗方案,让他们远离高成本、高风险的医疗点,此外,创建健康风险监测机构也是非常有必要的,并在其中应用数据分析技术,开展前瞻性的健康风险评估,预测并发症。支付方也在逐步开始利用大数据制定报销决策,而且已经可以看到一些趋势。具体的操作方式是利用庞大的病历数据集来搭建智能的临床决策支持工具。

          制药公司还可以利用基因组学和蛋白质组学的数据,加上数以百万计的患者诊疗记录来设计更好的药物治疗方案。这样在看到患者的一个病情完整数据图后,医院和其他医疗服务方就可能将焦点从治病转为预病及健康管理,从而节约巨额的医疗支出和改善生活质量。导致这一现状的原因是个人健康数据一般是不会提供给患者本人的,所以他们不能及早发现并调整自身情况,只有当生病时才会去就医。不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素,但相比过去的诊疗方式,我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。

          还有一系列问题亟待解决,比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。

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          支付方支付方可以使用数据分析来促进整个医疗系统的价格透明度。不过在医疗领域却又是另一番景象,因为法规会对此进行约束,从而产生阻碍。

          医疗保险公司也可以通过数据来了解他们的客户。但同时,这个可能性要比5年前设想的大得多。除此之外,在个人健康管理的过程中,收集数据的可穿戴暂时还没有显示出临床应用价值。如超大规模数字平台可实现实时交易,这对效率低下的商品市场是很有用的;精细化数据可用于个性化产品/服务的设计,尤其是医疗;而新的分析技术可以促进发现创新。2011版报告预估,数据分析在医疗领域每年能够产生3000亿美元的潜在价值,年生产增长率为0.7%。对于治疗像糖尿病、心血管疾病和呼吸系统疾病这类慢性病,物联网的远程监测与数据分析是一种革命性的治疗手段。

          大多数患者的现状是,只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。截至目前,美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。

          虽然建立新的合作关系和搭建新模式的过程可能相当缓慢,但是我们相信,数据丰富的大环境将增强支付方改变的决心。通过敦促客户针对潜在的健康问题采取预防性措施,从而降低医疗保险费用支出。

          患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源,它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用,如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。第一个,它们可以帮助解决医疗系统的信息不对称和激励问题。

          其中,医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流,并将它们应用到医疗中。如,美国中西部地区的一个医疗保健系统EssentiaHealth,就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护,将30天再住院率降到2%,远低于全国25%的平均水平。这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成,人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准,加速药物开发过程。

          一个形象的场景是,今天医生看到的是一位哮喘患者。在整个医疗健康系统中,当前状的态是:患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。

          另外,许多制药企业也在将数据分析应用在研发上,尤其是在简化临床试验方面。先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、诊断、治疗和监测。

          这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。最后,也是最关键的一环,就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。

          大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间,使用预测模型来优化给药,但数据分析还没应用于后期的试验中,如各类药物临床试验入组和排除标准。几家保险公司也因此盈利,比如联合健康集团的一个业务板块Optum就通过梳理处方药的索赔记录帮助雇主节约医疗支出。也就是说,它们之间的差距在越拉越大。数据分析在医疗领域内的潜在机会我们强调的机会有五大类:临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。

          将数据分析用于医疗的未来状态应该是:医生对患者持续进行监测和给予个性化治疗方案,并在最佳时机完成健康干预。在世界上许多国家,尤其是美国,信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。

          但2011年只能实现10~20%,也即产生300~600亿美元的价值。在将来,随着深入学习的进步,尤其是自然语言和视觉技术的发展,可能有助于医疗活动的自动化,节约劳动力成本。

          除此之外,个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。但也确实取得了一些成效,如临床上,最大的成功就是电子病历的采用,虽然目前看来其中的海量数据尚未完全挖掘出来。

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