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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。如在2016年4月,阿斯利康与美国测序公司HumanLongevity、英国桑格研究院以及芬兰分子医学研究所展开合作进行200万例全基因组测序,为今后的药物研发提供指导。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。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。

下面简述几种能打破既定产业格局、突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。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。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。一个形象的场景是,今天医生看到的是一位哮喘患者。

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但同时,这个可能性要比5年前设想的大得多。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。相比之下,制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。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。原因有两个,一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。综合来看,数据分析让循证决策更精准更高效。

但是它们有一个挑战就是,要向更小范围的目标患者提供治疗方案。随着基因测序成本的下降、蛋白质组学(蛋白质分析)的出现,以及越来越多能够提供实时数据流的传感器、监视器和诊断技术的突破,患者的数据集将变得越来越精细。

但是每个人的特征却对定制化的服务很有用。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。

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并且诊疗服务的重点也不是为了优化病人的体验或体现诊疗价值。制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。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%的平均水平比如奥康放在乐淘仓库中的8000双鞋,两天时间就卖完了,从此要多少给多少。

彼时中国所有的电子商务玩的都是一个概念“我不挣钱,先冲订单,占领市场”。这个感觉让毕胜很紧张,他和团队到市场上做调研,最后得出的结论是“中国玩具市场只有一百多亿,涉及到互联网上又是很小的范围,乐淘又是很小中的一部分,虽然毛利率足够大,但没有办法产生规模化效益。

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 2009年5月,毕胜先发了一个内测版卖鞋,起名叫乐淘族,上线一周,收入就超过玩具。”毕胜有一次见李彦宏,老领导对他说,你不能再这么闲着了,再闲下去你就废了。但后来他明白,比价行为在互联网上是非常简单的一件事,动动鼠标就可以完成,只要有一家竞争对手比乐淘价格低,所谓的利润空间可能就不存在,除非真可以把所有对手都耗死,但真要等到哪一天,乐淘还需要10年,另外再烧10亿美元。有鉴于此,毕胜决定转做高品质的国外婴童玩具。

 “能不能做一个专门卖鞋的电商网站?”毕胜心里不由得想起了美国的鞋类垂直电商网站Zappos。4月份,国内权威调研机构发布中国鞋类B2C流量排行榜,乐淘稳居第一。

类似的情况还有奥康,奥康的老总从来没听说过乐淘,但是因为在百度投过广告,知道毕胜,算是给朋友面子,拿出了8000双,放到了乐淘仓库里。除了“不赚钱”外,毕胜隐隐感到项目前景可能有问题。

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