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什么样的生活场景算高频呢?生活中常见的，鞠婧汇总一下，就是“衣食住行玩”。

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作为十四年职场浮沉，鞠婧外企合资国企民企个体走过一圈的老司机，鞠婧很惭愧的是，我还是不太懂得怎么讲成功学，况且成功经验这种东西，大都是天时地利人和使然，难以复制，不如和大家聊聊，怎么做会死的比较快。

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当然，鞠婧也有一种创业模式，是奔着被巨头收购去的，那你就在巨头的赛道上，努力做好绊脚石，也是不错的。

现在大家都懂，鞠婧创业要做刚需，做高频。说到这，鞠婧大家可能容易理解社交产品为何这么难做了。例如，鞠婧服务方和制药企业可能不愿与支付方共享更多数据，因为数据可能会暴露企业的盈利模式。

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同时，鞠婧FDA与医疗保险公司和电子病历提供商合作开展SentinelInitiative项目，收集1.78亿患者的药品不良反应的数据。

在整个医疗健康系统中，鞠婧当前状的态是：患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。

海量信息突破信息孤岛在产品创新上，鞠婧数据分析在材料科学、鞠婧合成生物学和生命科学领域产生了重大影响，比如药企巨头正在使用数据分析进行药物开发，从而确定药物化合物，作为一种治疗多种疾病的有效药物。

患者的生理数据常常存在于不同的系统中，鞠婧各个系统不能便捷地实现无缝信息共享。

那么，未来诊疗的具体路径又是怎样的?持续性监测和风险评估;最大限度地提高诊疗服务的价值;针对每个个体提供个性化的治疗方案。3、完成个性化医疗需要做到的三点将数据分析用于医疗领域会降低成本，延长人类寿命，让人们享受更健康、富有的精彩生活。

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。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。

虽然这一改变会让制药企业面临大的挑战，但个性化医疗在肿瘤领域的应用是对其他疾病领域进行个性化的激励。 1、医疗的现状与未来在医疗领域，个性化是基于患者的生物标志物、遗传情况和具体症状的数据来实现的。

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。所以在大数据商业探索的过程中，利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。在支付方、服务方和制药企业之间建立新的合作关系，并搭建可能对提高价格透明度有所帮助的新的绩效薪酬模式。根据协议，阿斯利康将要建立一个专门的基因组学研究中心，将临床样本的基因组测序数据和相关的临床治疗和药物反应信息有效整合。

其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。

那么，数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。

未来的创新技术(如免疫和CRISPR/Cas9基因组定点编辑技术)可以最大限度地提高每个人的体格。

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。

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。

这样做可以避免不必要的住院时间延长，降低医疗保险支出。

如今，一系列新的数据表正在由用户的可穿戴和家庭健康设备(如血压监控仪或胰岛素泵)产生，这部分数据是有很大参考价值的。

支付方将会越来越多地参与患者的诊疗过程。

我们不要心急，随着尖端技术的慢慢渗，整个医疗系统会随之革新。

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。

具体的操作方式是利用庞大的病历数据集来搭建智能的临床决策支持工具。

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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。

但支付方已经在逐步利用大数据来制定报销决策，因此数据分析在公共卫生监督方面将产生创新性效用。

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。

这样可以最大限度地提高药物、手术和其他治疗方案的疗效，减少不必要的浪费和有害副作用。

数据分析实现个性化数据分析可以从深层次将事物区别开来，最强大的功能之一就是基于人的特征给人群贴标签，由此向用户提供个性化的服务/产品，比如教育、旅游休闲、传媒、零售、广告等行业。

这样看来，显然更好地利用数据可以帮助用户在没有生病前就了解到自身的健康风险所在，这也是对自己健康负责的关键所在。

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。

 数据分析在5大领域中实现的潜在价值占比(2011年)此外，数据分析还创建了几大颠覆性创新模式。

使用这些精细化数据，可以确定量身定制的个人治疗方案。

在新的商业模式中，服务方不妨可以使用这些技术，并结合健康干预措施，来打造一个关注预防、疾病管理和健康解决方案的新疾病管理机制，在用户生病前就帮助解决健康问题。

摘要

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