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這一年，受劉依靠流量實現(xiàn)用戶增長的模式已被淘汰，系統(tǒng)正在修正，那些盲目加入創(chuàng)業(yè)大軍的人，終會被商業(yè)法則淘汰，不留下任何蹤跡。
大多數(shù)患者的現(xiàn)狀是，備重只有當(dāng)他們已經(jīng)患病時才會主動進(jìn)入醫(yī)療機構(gòu)接受診療。截至目前，受劉美國健康醫(yī)療僅僅抓住了數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域中10~20%的機會。
雖然建立新的合作關(guān)系和搭建新模式的過程可能相當(dāng)緩慢，備重但是我們相信，數(shù)據(jù)豐富的大環(huán)境將增強支付方改變的決心。通過敦促客戶針對潛在的健康問題采取預(yù)防性措施，受劉從而降低醫(yī)療保險費用支出?；颊呓涣魃鐓^(qū)(如PatientsLikeMe)也是一個不錯的數(shù)據(jù)源，備重它在公共衛(wèi)生監(jiān)測中的應(yīng)用正在產(chǎn)生新的重要作用，如2014年爆發(fā)的埃博拉和齊卡病毒。
第一個，受劉它們可以幫助解決醫(yī)療系統(tǒng)的信息不對稱和激勵問題。其中，備重醫(yī)療服務(wù)方面臨的挑戰(zhàn)是如何管理這些源源不斷的數(shù)據(jù)流，并將它們應(yīng)用到醫(yī)療中。
如，受劉美國中西部地區(qū)的一個醫(yī)療保健系統(tǒng)EssentiaHealth，就正在對充血性心力衰竭患者進(jìn)行家庭監(jiān)護，將30天再住院率降到2%，遠(yuǎn)低于全國25%的平均水平。
這可以由人工智能驅(qū)動的臨床決策支持系統(tǒng)來完成，備重人工智能系統(tǒng)可以通過梳理數(shù)百萬患者病歷、備重基因組序列以及其他健康行為數(shù)據(jù)來確定對個體最有效的治療方案。文/守護袁昆，受劉湖北企業(yè)網(wǎng)絡(luò)營銷、SEO優(yōu)化、微電商、自媒體。
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