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          为什么人们会痴迷于养猫?不光是无法抗拒的可爱,更多的还是陪伴

          2020-03-29 19:05:00      点击:718

          http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20190420/a8204aa18d2c4084a97d330ecb9a65ff.jpeg

          正当毕胜艰难地与供应商一家一家死磕时,2009年9月,美国华人小伙谢家华创办的网上鞋店Zappos被亚马逊以8.47亿美元收购,一时引起热议。同年,服装巨头Zara的西班牙供应商林琛加盟乐淘,担任供应链副总裁,进一步强化了乐淘供应链体系。

          为什么人们会痴迷于养猫?不光是无法抗拒的可爱,更多的还是陪伴

           卖了6个月玩具后,有天毕胜收到公司副总发来的邮件,说公司的日营业额已经过万,实现了盈利。 在毕胜抛出那句“垂直电商是骗局”的惊世骇俗观点的4个月后,唯品会美国上市,2014年,垂直电商聚美优品上市。在毕胜看来,C2M(Customer-to-Manufactory,顾客到工厂)的模式是时候落地了。 “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。一个电商老板喝醉后,在微博上大骂毕胜,因为员工看了毕胜的演讲视频,第二天辞职了。

          市场上假货充斥,“我印象特别深,当时周星弛的《长江7号》,那个七仔,我们跟正版合作要700多元,我们家门口地摊卖7块多,一模一样的。毕胜说,我不是没激情,我是不知道该干啥。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。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。

          为什么人们会痴迷于养猫?不光是无法抗拒的可爱,更多的还是陪伴

          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。

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          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。传统意义上,诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。

          虽然围绕“个性化”产生的大部分讨论都集中在最后一个维度,但如果可以结合激励机制设计以预防和以价值为基础的服务模式,那么远程监测和导诊也可以发挥更大的作用。2、个性化医疗过程中的利益相关者们即使国与国之间的医疗环境差异蛮大,个性化医疗的到来将可能改变整个系统利益相关者的命运,下面主要讨论美国的医疗系统,但对全球医疗仍有参考价值。

          医疗领域的数据共享,存在很多抑制其进共享的因素。其中,影响最大的是零售业和基于地理位置的服务,因为这两个领域的用户以数字土著(那些出生于80年代末,90年代初这一批及其以后的年轻一代人)为主,所以传播也最快,数量级也就最大。

          现在一家医院劳动力成本占了60-70%,这将是一个重要的商业机会。在商业模式创新上也不断生根发芽,例如Explorys,一家可以查看4000万份美国患者病例的分析公司,在2015年4月被IBM收购,来加强其健康数据分析工作力度。而且,阿斯利康将从公司的临床试验中选取50万份样本用于全基因组测序。此外在研发上的应用可以快速确定目标人群,从而节约时间,降低成本。

          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。加上国家级医疗保险和医疗补助服务中心的动作,医疗价格的透明度已有所提高,同时超过30个州建立了所有保险索赔数据库以作为大型报销信息库。

          在临床中,主要的成功就是电子病历的快速扩张,已经从2010年的15.6%提升到2014年的75%,这其中很大的推动来自平价医疗法案的实施。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。

          一些创新者正在试验,希望这些数据对于临床也可以起到直接有效的作用。支付方将会越来越多地参与患者的诊疗过程

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