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关键词

浅谈(上)

编者按: 作者: 陈漪伊,美国俄勒冈州,健康科技,公共卫生预防系,生物统计助理教授。   陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人,现在美国定居。其二人是目前研究及生物样本真正的专家。 现将两位的文章进行公开发表,与家一起探讨。   现在无论国内外均出现了移动疗热,所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的。 但是可以很负责任的说,90%以上的人都不知道是什么东西,因此这是一篇扫盲贴,但是仅供专业人士。文中、它的维度、方法和成本,以及需要的专业人才。 不可否认,一旦理顺了多格式,多源头,呈爆炸性成长的的整合和将对提高疗质量,强化患者安全,降低风险,降低疗成本等方面发挥无与伦比的巨作用。 此外,还有利于以下几方面的发展 (W.Raghupathi & Raghupathi, 2014): 循证:结合和各种结构化和非结构化,电子病历,财务和运营,临床资料和基因组用以寻找与病症信息相匹配的治疗

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疗保健需要物联网

作者 | Jennifer Bresnick 翻译 | 孙璐畅 校对 | 任然 当前有许多方法来定义。 究其核心,““是指结合两组或多组早先不同的信息,通过对比和新的拓展库,以产生新的洞悉。 不过,这种形式倒是与疗业的定义扯不上多关系。 互操作性将为疗提供更多新机会。 问题来了,EHR仅有部能产生可行性产业日渐成熟,设备提供商和开发者需要带头创造出让咨询部门能有效利用、关联以及使用物联网的新产品及服务。 孙璐畅 英国华威字媒体与文化专业硕士,信息饥渴症,社交媒体控,相信互联网和会给我们带来更多机遇。

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    能修复吗?

    经过几十年的技术落后,已经进入时代。移动通信技术、传感器、基因组测序以及软件的进步,现在有可能捕捉到关于我们的个体组成和周围环境的量信息。 此信息的总和有可能改变,从旨在治疗一般患者转向治疗单独的患者,这样就能将控制权和责任更多地从生转向患者。 问题是真的能让疗变得更好吗? “已经收集到。 这种商业机会已经驱使知名公司投资智能手机应用程序采集到亿美元系统技术,如苹果、高通和国际商用机器公司。 它同样激起了创业的热情。 我们将陆续推出一份商业报告关注在这次繁荣和重塑疗过程中将面对的挑战中最有可能生存下来的技术和公司。 今天掌控的机构是保险公司和保健提供者,而他们的已经开始改变疗保健。 他表示,机会在于可能越来越依赖和证也改变着患者的角色,为他们提供机会在自己的疗方面扮演更核心的部。其中一种方法是利用移动技术来监测睡眠状况、心脏速率、活动水平及其他。

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    案例帮助提升患关系

    我们跟踪客户的一个具体统计指标是院的产能利用不足。院系统刚开始时约有百之二十到百之五十的产能利用不足。采用我们的系统调整后,每年会增加以百万计的净新收益。 ? 随着基因芯片及DNA测序技术的发展,生物迅猛发展,既是技术发展的原动力,也是技术的受益者。 文摘2013年7月成立,我们专注,每日坚持享优质内容,从未间断,我们努力为读者和志愿者打造一个享和交流平台。 作为文摘的志愿者群,我们中有不少人从事相关工作,关心的发展,愿意通过这个专栏,和家一起的点点滴滴。 HIV等Public Health的领域很感兴趣,毕业后希望在Pharmaceutical, Biotechnological Hospital 或者 Health-care Industries做

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    【深度习】上海交发布 MedMNIST 图像集 & 新基准

    By 超神经 内容概要:图像是一个非常复杂的跨科领域,近日上海交通发布了 MedMNIST 集,有望促进图像的发展。 关键词:图像 公开集 令人头秃的图像 图像是一个公认的「老难」课题。 乐观估计,经过多年的习和研究,你终于掌握了计算机视觉和临床的双向技能,那接下来的操作也能让你愁到头秃,因为这些来源五花八门,有 X 射线、CT、超声……处理这么多个不同模式的非标准集, MedMNIST 类十项全能一览 图像困难重重,然而上海交通近期发布的 MedMNIST 集,则为终结这些老难问题,带来了一利器。 该实验对于探索在不同模式、任务类型和规模上,进行很好地泛化的 AutoML 算法,意义重。 MedMNIST 类十项全能基准测试,将促进未来图像 AutoML 的相关研究。

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    鞭策着个体化疗的发展

    早在一月份,美国总统奥巴马在国情咨文中提出了个体化疗或叫“精准疗”,进入了拥有个体的和基因组测序的快熟增长,并得到了研究和疗保健机构的支持。 疗保健正进入一个发现的新时代,成就了的必不可少性,而这并不是一个未来的空想。 无论是在联邦一级或是术机构和私营机构,侧重于个性化基因组研究的都是一个针对老问题的新方法。这一问题就是:如何找到最有效的药品。 随着交换的进一步普遍,和能力的更加强疗系统将面临着无新的机会,从而为一些顽疾患者提供源于其独特基因的更有效和准确的治疗。 希望通过这个平台,结交对疗感兴趣的朋友!

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    干货 | 统计概论和疗临床(附PPT下载)

    本文内容选自加拿约克统计系终身教授王晓刚于近期在清华“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计概论和疗临床》的演讲。 ? ? 如果你查字典,会看到统计是唯一一门能够科地收集、处理和作为预测的一个科。统计是唯一一个能够处理不确定性的科,而在诊断的时候有量的不确定性,所以统计才是工结合的桥梁。 而维度不高的原因,是在收集之前没有对问题进行透彻的,收集时也没有下太多功夫。 ? 现在深度习在图像上取得了革命性突破,但依然存在很多问题,比如准确度衡量标准的问题。 这种乱的线点做统计的话,根本不会有任何显著性。 但如果按人群细,会得到不一样的结果。 如果原始就有很的问题,无论怎么做最后都是有问题。 我基本上就讲这么多,希望家能对统计有了一个初步的了解,谢谢家。

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    跟“老爷”

    缜密的思维,耳观六路,眼看八方,不放过任何细节,这就是我们平常所说的敏感度或直觉,具备这样直觉的人不一定是一个好的侦探,但却不妨碍他成为一个好的师。 高手在那里?高手在民间。 今天小编要推荐的是《新上任的县长到小吃摊吃早餐的故事》,希望家在看小说的同时也能从小吃摊爷那里到一些知识。 哪料这件事还没弄明白,另一件事儿让县长脑袋里的问号更了。一天,他照例到胡老头这儿吃油条。没想到,老头居然又在发布消息:“上面马上要来青天老爷了!谁有什么冤假,就去县府宾馆等着吧!” 邢县长强压怒火,问胡老头:“你说要来领导,到底有多呢?” 胡老头儿头也不抬地回答:“反正比县长还!” 邢县长又问:“你说要来的不止一个,能说个准吗,到底来几个?” 我早上出摊儿,见县府宾馆的保安都戴上了白手套,一个个如临敌,肯定是上面来人了。再看看停车场,书记、县长的车都停在了角落里,肯定是来了比他们的官儿。

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    报告 | 2016年8月投融资报告 ——促进中国疗体制改革

    图表 2:2016年8月 企业募资轮次布 ? 猿制图 从投融资领域的布看,2016年8月,技术应用领域发生20起投融资事件,其中,方向是最热得投资方向,共发生9起,其次为精准营销4起,风险管控3起,工具3起,基础架构1起 行业应用领域,为最投资方向,投融资金额为4.34亿元,超过行业应用领域总规模的一半以上;技术应用领域以方向为主,投融资金额达到2.4亿元。 3、有效减少疗事故 电子健康/疗记录,能够促进服务供应商和疗机构之间的全面享。 通过电子健康档案,疗机构和生可以清晰了解病人信息的量和细节,能够通过多种信息源组合、各种各样的将有助于提高诊断病人病状的准确性、根病人症状匹配治疗方案,以及预测病人再患病的风险。

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    征信报告

    本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展,2014年2月ZestFinance宣布推出基于的收债评(Collection Score),旨在为汽车金融、生贷款、疗贷款提供一种新的评系统 ZestFinance对技术的应用主要从采集和两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 图5展示了ZestFinance的信用评估原理,融合多源信息,采用了先进机器习的预测模型和集成习的策略,进行挖掘。 其中,ZestFinance开发了10个基于机器习的模型,对每位信贷申请人的超过1万条信息进行,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。

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    【CDAS 2017】与生物论坛: 智能,健康

    CDAS 2017中国师行业峰会的上午与生物论坛中,来自北京第三院、微软等六位专家与教授,享了在生物疗行业的实践和应用。 ? 人工智能在中的应用 ? 峰瑞资本早期项目负责人 谭验 谭验谭总从各行业化程度入手,探讨了的来源与应用,讲述了AI在制药中的应用,以及驱动下的保控费,谭总在享中还提到如何制定个性化解决方案,通过 现在越来越多通过深度习的方法对于疗影像、疗图象进行识别辅助诊断,帮助生找到可能的病症部位,生以前要花十钟看影像,现在可以提高效率。 助力临床研究应用 ? 北京第三院骨科秘书长 吴云霞 在临床研究中的应用是政府、院、社会、师及患者共同关注的问题,吴云霞以实际案例为依托,系统论述作为务工作者如何理解、收集整理规范标准 慈铭奥亚健康管理院运动中心主任 陈伟杰 陈伟杰在会中中的健康趋势、字化健康管理服务升级以及检后康复介入,在员工健康服务平台上提出了自己的看法。

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    R-4- 预测

    文章目录 类 切入点 研究思路 研究适合的研究 模型选择 选择适合的预测类模型 预后模型 切入点 寻找预后或诊断因子的研究 Predictors of xx | xx predicts Risk factors of xx 无外部验证的预测模型建立研究 随机拆验证 交叉验证 重抽样 内部-外部验证 有外部验证的预测模型建立研究 时段验证:时间割 空间验证: 时空验证 领域验证 预测模型的验证模型 预测模型的影响研究 研究思路 ? 建议将图片保存下来直接上传(img-idNsHcio-1593528242176)(https://i.loli.net/2020/06/29/qYM5bJIHcl128So.png)] 研究适合的研究 模型选择 类变量:logistic回归 生存资料 Cox回归 计资料:Poisson/负二项 回归连续变量:线性回归 选择适合的预测子 阅读文献选择适当的预测因子 ?

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    之间的区别?

    在未来5年,我们可以预期,即使是初创企业,也会有某种形式的在发挥作用,并引发业务增长。 从事职业转型的专业人士往往对领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。 Vs Vs 让我们先看看每个术语的准确含义,然后再看看它们的应用。 什么是? 在公用事业的网络性能中集成以百万计的点,可以让工程师利用技术监控他们的网络。 2) 疗:成本压力是院面临的主要挑战,这也限制了院有效治疗许多病人。 6) 虽然SQL编码不是工作的重要部,但用SQL编写和执行复杂查询将是有益的。 成为专业人士: 1) 所有专业人员最需要的技能是和统计技能。 3) 师的平均年薪是60476美元。 可以确切地说,是原油,从中提取汽油是我们的事,这样它就会变得有利可图。已经开始震撼世界。

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    开发岗和岗对比

    对于企业而言,相关人才的引进,有开发,也有,今天我们就来讲讲开发岗和岗两者的区别。 其中存储和计算的阶段,通常由开发岗位完成;挖掘、可视化阶段,则主要由来完成。 2.jpg ,主要工作重点在建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器习,并利用探索性的方式得到更多的价值线索。 挖掘、机器习、回归、聚类、类、协同过滤等。 1.jpg 关于开发岗和岗,以上为家做了一个简单的对比了。

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    生物:现状与展望

    (big data) 是指由于容量太和过于复杂,无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和集。 挖掘的任务包括关联、聚类、异常等。挖掘能够增加把握度和发现弱关联的能力。 3.生物相关的计划:近年来国内外一些生物相关的计划见表 2。 ? 生物领域特别庞,产生和更新速度更快,其存储方式不仅影响效率,也影响存储的成本。 ④如何实现生物的高效利用。 我国已积累了海量的生物,如何利用才是关键,这在一定程度上也依赖于技术的发展。 ⑤生物、整合与挖掘。 特别是对半结构化和非结构化(如心电图、影像资料)和对流(实时视频、传感器疗设备监测)的处理,是生物面临的重要挑战。 ⑥生物和信息科的复合型人才缺乏。

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    :最难的不是,而是

    从先进的BI工具到机器习,人工智能,现代企业拥有着各式各样整理的方法和途径。 家和企业领导人都关注着这些新技术的巨潜力,然而,当我们将焦点放在工具身上时,我们也可能忽略了本身的重要性。毕竟如果没有正确的,视觉化和预测也没有任何用处。 ? 现在或许看起来很微小,可是对深入的挖掘和将会给企业带来巨的财富。 2016年美国总统选的预测,很好地证明了质量的重要性。在当时的预测中,是基于州级和国家级的电话投票进行的。 而机器依出来的预判,是否真的能符合事实情况,很程度上决定于是否拥有坚实的基础:一个将驱动纳入到组织文化的企业,采集到的简介、完整和正确的。”

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    方法 及 相关工具

    要知道,已不再是,最重要的现实就是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 基于此,方法理论有哪些呢? ? 的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性能力) 挖掘可以让员更好的理解,而预测性可以让员根可视化挖掘的结果做出一些预测性的判断 统计 / 统计与主要利用布式库,或者布式计算集群来对存储于其内的海量进行普通的类汇总等,以满足常见的需求,在这方面,一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum 比较典型算法有用于聚类的 K-Means 、用于统计习的 SVM和用于类的 Naive Bayes ,主要使用的工具有 Hadoop 的 Mahout 等。

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    】CRM的六关键

    越来越多的企业通过挖掘客户提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM能力已经不止局限于客户邮件、电话等,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM的卓越之处,通过把为外部,如社交媒体,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部结合起来以提升洞察力。 与外部集成。互联网包含量的。客户信息就在互联网上。 随着技术和技术的成熟,现在的系统可以根现有预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充满足客户需求的产品。 和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的挖掘和技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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    之 “用户行为

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对的充使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用户行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业用户行为的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商习和借鉴。 因此无论从什么角度来说,电子商务和团购都还有量的优化空间,我相信以为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海战中赢得战役的利剑。

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