险象环生！载有8人的油船触礁 船体倾斜将近45度

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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。

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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。

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