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医疗保健中实施物联网的利弊

医疗保健中实施物联网系统的主要利弊是什么? 物联网医疗保健领域的主要优势 医疗保健软件解决方案有望使医疗保健服务更加有效并减轻医疗保健提供者的负担。人口老龄化和慢性病数量增加的情况下,这是至关重要的。 4)医疗数据可访问性:电子医疗记录的可访问性使患者能够获得优质的护理,并帮助医疗保健提供者做出正确的医疗决定并防止并发症。 7)医学研究:由于物联网设备能够收集和分析大量数据,因此医学研究方面具有很大的潜力。 物联网医疗保健中的挑战与威胁 尽管物联网可以极大地促进医疗保健,但在全面实施之前仍需要解决主要挑战。 有关患者健康和位置的敏感信息的泄漏以及对传感器数据的干预可能会造成严重后果,这将抵消物联网的好处。 2)故障风险:硬件故障或缺陷,甚至断电都可能影响传感器和连接设备的性能,从而使医疗保健操作面临风险。

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预测:2015年美国医疗保健市场五变化

今日3篇文章 1.人类历史上最有影响力的5张信息图 2.预测:2015年美国医疗保健市场五变化 3.数据科学家可能成为2015年最热门职业 美国风险投资机构Canaan Partners负责人朱莉• 沃尔玛零售店涵盖美国95%的人口,凭借其零售交易数据,沃尔玛可以提供定制化的健康服务,利用一些刺激因素来帮助消费者作出健康的购物决定,达到预防一些慢性病的效果,如糖尿病和心脏病等。 2. 在政治上,拉丁美洲人已成为重要的投票区,而在医疗保健方面也将如此。 出于法律地位、英语技巧和财政约束等因素,拉丁美洲人一直被拒绝美国医疗保健系统之外。 不到4%的医疗保健提供商说西班牙语,大部分不知道如何在文化和经济方面接触拉丁美洲人。因此,每5个没有医疗保险的美国人中,有1个就是拉丁美洲人。 对于医院而言,他们不能忽视这部分人群。 对于美国医疗保健市场,变革总是来得很慢,还有些不情愿。但得益于来自政府、支付方和消费者提高保险覆盖面和护理质量上的需求,相信明年的这些变化将来得比以往快些。

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    医疗保健中使用AI:将数据转化为行动

    医疗保健领域,不乏支持人工智能(AI)好处的统计、调查和行业炒作。人工智能已经我们的日常生活中发挥了重要作用。医疗保健可能是人工智能对我们日常生活影响最大的领域之一。 这使得它在医疗保健领域特别具有吸引力,因为医疗保健领域,每天都会生成新的数据量,并且会执行许多重复的、定义良好的和例行的任务。人工智能目前可以执行耗时、重复,而且可能容易出现人为错误的人类任务。 当我们与卫生系统会面时,高管关注的第一领域就是数据。每个人都希望数据能够支持和发展直觉。如果不能用于改善医疗保健医疗保健交付,收集数据毫无意义。 医院里更快地发现病人的健康状况恶化,有可能大大减少过早出院的病人数量,而在同样的情况下不久又会重新入院。美国,再住院目前是一个400亿美元的问题。 通过AI对健康数据的分析(可从这些远程监控设备连续捕获)实现的早期检测功能,使医疗保健专业人员从反应式护理转变为主动式护理。降低医疗保健成本的最佳方法是较低的敏锐度和较低的成本点进行治疗。

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    数据科学家美国仍然是最热门工作的3原因

    原作者 Vivian Zhang , Chris Neimeth 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品,转载需授权 根据美国招聘网站 Glassdoor 关于50个最热门工作岗位的报告 事实上,在过去的一年中,数据领域相关工作类似的就业报告也占据着统治地位。 CareerCast.com 的一项最新研究显示,数据科学家工作未来七年内具有强劲的增长潜力。 来自 rjmetrics.com 的统计数据显示, 2015 年美国有 11,400 到 19400 名数据科学家,且其中近一半的人数都是在过去的四年新增的。 原因2:企业机构整理数据方面继续面临巨大挑战 ? 数据科学家的重要性正在不断凸显,企业迫切需要能够进行数据整理以及进行数据分析的专业人员。 哈佛商业评论关于大数据的报告写道,“在行业排名位于前三的公司根据数据做出决策,这能够使其获得平均高于竞争对手 5% 的生产和 6% 的收益。

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    数据美国金融:一切数据皆为信用数据

    点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导语:大数据到底金融当中有什么用处?美国是怎样被使用的?为什么错误的信息也是有用的?怎样处理大数据中的因果或者关联?大数据与立法之间有什么关系? 大数据美国金融当中最直接的场景,就是所谓的信用评估体系。美国的信用体系评估很简单,就几样东西:债务历史、债务、信用历史时间、相关的其他因素。这些东西全部加起来形成了美国现有的评分体系。 你可以一个地方撒谎,你可以两个地方撒谎,但是如果我大数据采了千千万万的点,很难把千千万万的点在互相不矛盾的情况之下,把它给伪装起来,如果真的能伪装成这样,那就不是一个欺骗的过程,所以很难通过大数据的方法让一个人还能够完全的编造一个不被识破的谎言 最后这个是比较有意思的事情,这件事情中国基本上不存在,但是美国相对比较麻烦,大数据和相关立法之间的关系。相信中国今后立法越来越完善也会碰到这样的问题,信用评估上有些禁区,这些禁区不能碰的。 比如在中国你在街上开车或者美国,墙上写着字告诉你这个地方不能原地掉头,就是因为太多人在这个地方原地掉头了,所以才会树个牌子,如果这个地方窄,你不用写,也不会有人原地掉头。

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    李开复:自动AI领域,中国和美国差距仍相当

    同时他指出,自动AI领域,中国和美国的差距仍然相当。 中美AI间的差距,主要体现在以下四个方面: 首先是互联网AI。 李开复认为,互联网方面,过去肯定是美国领先,但是中国现在在快速赶超,五年后肯定中国的AI互联网创造的价值是最大的。因为中国互联网拥有更大的数据优势。 其次是商业AI。 在这方面,李开复觉得中国赶超美国是有一定难度。 第三是感知、语音、视频等等方面的AI,将会在整个癌症医疗数据或者人脸识别、物体识别中捕捉更多的数据。 李开复认为中国会超越美国,现在没有超越,五年后肯定会超越。 最后是自动AI,比如机器人或无人驾驶。李开复认为中国也会有相当的机会。 虽然今年中国离美国有相当大大距离,但是他认为五年是可以拉平,甚至也不排除领先。

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    美国数据智能理财平台的5模式

    不过,世易时移,近年来美国出现了智能投资市场,涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台,大大降低了财富管理的门槛,让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ? 现在看来,有两因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先,ETF基金的出现大大降低了投资成本。 美国,此类型的代表公司有Future Advisor、Jemstep、 Sig Fig等。 美国,此类型的代表公司有Covestor、 Currensee、Collective2等。 更长远一点说,我们看好这个行业的发展,相信随着这些模式的不断摸索和成熟,大数据智能理财肯定会掀起下一轮“大众理财”的热潮。 (文章来源:苏宁美国硅谷研究院战略部)

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    美国的VC们使用什么数据分析工具?

    至于这套机制是否成功,则需另当别论:美国风投协会(National Venture Capital Association)的一组数据显示,21世纪的第一个十年内,美国创投业的总体回报率为负数。 在这个大数据概念横行的时代,像创投业这样长期位于科技行业风口浪尖并且耳濡目染各种新科技的行业,要把数据分析结合进传统做法中的尝试也已是老调新弹。 数据分析被广泛地应用于各行各业,尤其金融业中。 下图是我根据经验以及整理各个VC大佬们的文章后制作的一张图表,反映了美国的主流VC不同投资阶段主要用到的有关数据分析的工具。 ? OwnYourVenture则提供了一个平台,VC和创业者可以输入相关数据后得出几轮投资后的股权价值分配情况。 大数据的时代才刚刚来临,而移动互联网和移动设备产生数据的能力和潜力是难以预估的,最好的例子便是刚过去的双十一里,淘宝有15%的交易额来自移动端。

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    盘点美国最严重的政府数据泄露事件

    根据美国隐私维权组织最新发布的消息,联邦政府和州政府近期公布了过去五年内所发生的总共203次数据泄漏事件。 在这些数据泄漏事件中,总共约有4700万条数据记录被攻击者成功盗取或曝光。 在这篇文章中,我们将会对过去三年内政府所发生的七严重数据泄漏事件进行盘点,事件的严重程度按升序排列。 根据亚特兰日报的记着对此次事件的跟踪调查,发生这一系列事件的起因是由于乔治亚州税务部门要求收集投票选民的社保号码、驾驶证号码、生日、以及其他的个人数据美国国税局2015年5月正式对外公布了此次数据泄漏事件,发言人表示此次事件泄漏了大约十万人的纳税记录。但是2015年8月,该机构又将受影响的人数增加至了32万。 多方资料显示,方程式组织与美国国家安全局一直有着十分密切的联系。 在此之后,他们还将大约300MB的数据公布了网上,并声称这些文件全部属于方程式组织。

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    数据:大数据看AI人才分布:美国领先,中国培养潜能

    当前,领英数据分析显示,领英平台上的全球人工智能人才数量约为25万,主要分布美国、欧洲、印度及中国。 曾任斯坦福大学讲师的百度人工智能团队负责人Andrew Ng指出,领先的科技公司对于人工智能人才来说有两吸引力——他们能提供强大的计算能力和大量的数据资产,这对于从事机器学习领域的人才来说非常重要。 根据领英数据,目前在为人工智能Top10雇主工作的美国人才中,仅有16%来自高等院校,大部分人才都服务于企业雇主;而我国有约32%的人才为清华大学、北京大学、中科院和浙江大学这四所科研院校工作。 随着BAT、华为、疆无人机等高科技企业人工智能应用和开发上的不断探索,或许也将刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。 从而能够将我国计算机、物理、数学等基础学科人才培养方面的优势充分利用。(完)

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    【图说】数据可视化美国大选中的应用

    美国总统并不是按一人一票选出,而是每个州有不同数量的选举人票,如果这个州大多数人投票选这个党派,则整个州的选举人票都被这个党派得到。选举人票数量跟那个州的面积人口之类并没有直接关系。 在数据可视化中,不同的数据维度可以用不同的元素来展现,例如长短、大小、形状、颜色、纹理、位置、方向等等。 投票结果约定俗成,用颜色表示。 地图就是用位置和形状来表现数据。最大区别在各州选举人票的展示方式上。 但你还有选择,就是把表现选举人票的图形放在地图上,还是直接用这些形状来组成美国地图。我们看看各家媒体做法。 ? (纽约时报截图) ? (赫芬顿邮报截图1) ? (赫芬顿邮报截图2) ? (凤凰资讯截图) 来源:数据工场DataWorks

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    美国被告,商务部预警!最后竟是中兴投资公司所为

    原来美国诉告疆的不是别人,正是另一家中国公司——道通。更啼笑皆非的是,这还是一家中兴投资的中国公司。 巧合如此,大写九监九介。 美被告,商务部预警 事情要从商务部最近更新说起。 各种国际统计中,消费级无人机市场的地位,也始终是统治级的,光在美国市场份额占比就超过50%。 但资方关系更多还是巧合,如果不是道通智能在中兴事件后、以美国分舵之名美状告疆,谁喊谁爷爷都不重要。 美国三场官司:未见分晓 于是德国一役成功后,疆开始海外寻求进一步维权。 2016年8月,疆以专利侵权为由,将道通诉至美国特拉华联邦地区法院。 Ltd.和DJI Europe B.V.)提起诉讼,称疆侵犯了其2件美国发明专利权。 诉状中,道通称疆目前售的多款无人机产品均涉嫌侵害其专利,要求法院确认侵害事实,停止侵害,并赔偿损失。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    对于银行来说,大数据主要还是围绕提高客户情商,减少风险,符合监管。可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。 低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 那么对于银行来说物联网数据是否能够用在ATM或者移动银行业务中?这些都是明年的多渠道实时数据流中值得探索的。 例如,实时,多渠道的商业行为可以使用物联网数据对银行零售客户正确的时间点提供适时的报价 。

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    JuiceFS 搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 , 与搜车新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。 遇到一些极端情况,比如阿里云某个可用区没有数据类型设备资源而要新另一个可用区创建,还会涉及到数据网段变更,就更复杂了。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    对于银行来说,大数据主要还是围绕提高客户情商,减少风险,符合监管。可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。 低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 那么对于银行来说物联网数据是否能够用在ATM或者移动银行业务中?这些都是明年的多渠道实时数据流中值得探索的。 例如,实时,多渠道的商业行为可以使用物联网数据对银行零售客户正确的时间点提供适时的报价 。

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    数据美国,已完成从灰姑娘到公主的蜕变

    市政府出台一个政策,他们就数据分析这个政策效果如何,好的话就推广不好的话就砍掉。 大数据美国的公共事业领域也大显身手。美国教育和医疗的信息化一直都走在全球前列,有了大数据,他们可以更进一步了。 腹有诗书气质华 大数据美国不是花瓶,她不仅天生丽质,而且勤奋努力,技术功底是相当的扎实。 美国是流行大数据计算框架的发源地。 纽约大学、伯克利和华盛顿大学摩尔和斯隆基金会支持下也小黄人儿的帮助下开展秘密研究活动。 阿凡达中的灵魂树 大数据已经渗透到美国生产生活的方方面面。 零售领域,看看啤酒尿片经典案例诞生地沃尔玛的收购名单就已经让人惊叹不已,Kosmix、SetDirection、OneRiot一数据分析和营销应用的初创企业都赫然出现在名单上。 来源:36数据

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    中国我们如何收集数据?全球数据收集教程

    来源:36数据(ID:dashuju36) 以前都是有小伙伴说想找点数据,自己来试试手,想分析出一些好的东西来。现在我们分享这篇文章给大家,也希望大家可以实现一个小的梦想,数据在这里,分析等你来。 01 如何寻找中国的数据 我们可以通过几个渠道获得中国的数据。 查找《中国统计年鉴》等是一个选择,特别是几年前,几乎是唯一的选择。 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据,《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是,它们都没有提供电子版,但后者可以中国资讯行下载。 Heston-Summers数据库提供168经济体1950-2000年间的跨国可比数据宾夕法尼亚大学国际比较中心(Center for International Comparisons at the 注册后可以一段时间以内免费使用统计数据和指标,其它资源不需注册。

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    印度展开全球文献数据挖掘,美国专家的大胆做法登上Nature

    选自Nature 作者:Priyanka Pulla 机器之心编译 最新一期的《Nature》介绍了一位美国专家印度展开的宏伟项目,他利用从 1847 年至今的 7300 万份文献中提取的文本和图像创建了一个数据库 印度、美国和英国的研究者已经计划使用 JNU 储存,很多教授也都对该项目非常感兴趣。 然而,目前这种库的法律地位尚不明确。Malamud 创建这一项目之前咨询过几位知识版权律师,希望能避免诉讼。 Malamud 还认为,对有版权的内容进行文本挖掘美国等国家是合法的。 然而,这种涉及未授权资源的案子还没有美国法庭讨论过,因此很难预测判决结果。「有充分的理由证明资源的来源无关紧要,但也有人认为来源很重要。」 当然,这一做法美国是否合法似乎并没有那么的意义,因为项目建在印度,印度法律怎么规定才是重点,美利坚大学的一位教授表示。

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    数据医疗领域的七应用

    ★原文翻译★ 大数据的意义在于提供“见解”:从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示用其他方法发现不了的趋势。利用大数据发掘价值的所有行业中,医疗行业有可能实现最大的回报。 凭借大数据,医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率,还能找到直接增进人类福祉的趋势。 例如,美国疾病控制与预防中心(CDC)一直利用大数据对抗埃博拉病毒和其他流行病。 这只是大数据医疗领域的众多应用之一。以下是大数据医疗行业的一些常见用途,包括商业运作和健康管理: 1. 分析电子病历:医生共享电子病历可以收集和分析数据,寻找能够降低医疗成本的方法。 分析医院系统:不妨想想我们分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如,对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者,再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。 诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据,但没有大数据的话,这些数据毫无意义。

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    美国最严数据隐私法加州出台,谷歌Facebook亚马逊方了

    现在,立法维护公民数据隐私这股浪潮已经跨越大西洋,登陆了美国。 ? 前不久,加州州长杰瑞·布朗(Jerry Brown)签署了编号为AB375的《2018加州消费者隐私法》,开启了美国数据隐私立法的进程。 美国最严数据隐私法 根据该项法案规定,针对大型公司(比如用户规模5万以上),加州的用户必须要能看到它们收集了自己的哪些信息,能够请求删除信息,并选择不将数据出售给第三方。 《2018加州消费者隐私法》被称为美国目前最严格的数据隐私法。民主党议员Bob Hertzberg称之为加利福尼亚的一步,也是全美国的一步。 虽然这项法案引发了巨大的争议,不过,2020年该法案正式实施之前,硅谷互联网公司们依然还有游说的空间。

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