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自考考试 2025-05-10 03:42:53  阅读:27
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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。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。

但如果继续落后半拍,将会错失大量改革临床护理和个性化用药的机会。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。

如果将这些与患者的行为、基因、分子数据连接起来,将会对医疗服务产生深远影响。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。

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传统意义上,诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。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。

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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。大家一退休,就是这种出海状态。

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这样的用户有多少?毕胜说,一年卖了100万双鞋,有10万人这么干。 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。

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