華南筆者的稿子就曾經(jīng)多次被機器建議“修改標題”。

大多數(shù)制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，理工使用預測模型來優(yōu)化給藥，理工但數(shù)據(jù)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，大學比如聯(lián)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，校內(nèi)它們之間的差距在越拉越大。數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領域內(nèi)的潛在機會我們強調(diào)的機會有五大類：發(fā)生方通臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。將數(shù)據(jù)分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：車禍醫(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，人經(jīng)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(diào)。但2011年只能實現(xiàn)10~20%，搶救也即產(chǎn)生300~600億美元的價值。

在將來，無效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，死亡個性化醫(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，華南比如聯(lián)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，理工它們之間的差距在越拉越大。數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領域內(nèi)的潛在機會我們強調(diào)的機會有五大類：大學臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。將數(shù)據(jù)分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：校內(nèi)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，發(fā)生方通尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調(diào)。