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武磊筆者的稿子就曾經多次被機器建議“修改標題”。
大多數制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，臉被攏使用預測模型來優(yōu)化給藥，臉被攏但數據分析還沒應用于后期的試驗中，如各類藥物臨床試驗入組和排除標準。幾家保險公司也因此盈利，猛擊比如聯合健康集團的一個業(yè)務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節(jié)約醫(yī)療支出。
也就是說，堅持它們之間的差距在越拉越大。數據分析在醫(yī)療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：防守臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。將數據分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：死球醫(yī)生對患者持續(xù)進行監(jiān)測和給予個性化治療方案，并在最佳時機完成健康干預。
在世界上許多國家，后倒尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調。但2011年只能實現10~20%，起隊也即產生300~600億美元的價值。
在將來，友圍隨著深入學習的進步，尤其是自然語言和視覺技術的發(fā)展，可能有助于醫(yī)療活動的自動化，節(jié)約勞動力成本。
除此之外，武磊個性化醫(yī)療其實可以改變整個健康醫(yī)療大系統(tǒng)。幾家保險公司也因此盈利，臉被攏比如聯合健康集團的一個業(yè)務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節(jié)約醫(yī)療支出。
也就是說，猛擊它們之間的差距在越拉越大。數據分析在醫(yī)療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：堅持臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。
將數據分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：防守醫(yī)生對患者持續(xù)進行監(jiān)測和給予個性化治療方案，并在最佳時機完成健康干預。在世界上許多國家，死球尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調。