統一：參考日曆｜愛首先是字體、字號的統一，字體不要超過兩種;顏色最好與企業的LOGO統一，顏色搭配方法參考人搭配服裝的要求，最好不要超過三個顏色。

其次，因斯坦通過分析這些數據為優化站內廣告位創意、展現位置提供數據支撐。圖一：次都對（這是4個廣告位的效果圖）上麵我們也提到了判定一個廣告位是否效果好，我們可以看它所在頁麵的點擊量、轉化量、轉化明細數這些指標。

而這些數據直觀的反映出廣告位的效果如何，參考日曆｜愛點擊量、參考日曆｜愛轉化量越高一方麵說明廣告位的位置好，另一方麵反映出用戶對站內的廣告是否感興趣以及用戶的參與度。作者信息：因斯坦99click商助科技，微信公眾號：cn99clickdocument.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。此外我們還可以對廣告的趨勢做分析，次都對掌握用戶參與情況的變化等。文章分享了站內廣告運營的一些方法，參考日曆｜愛希望能給大家帶來幫助。1、因斯坦AD-1廣告活動可考慮做一些推廣，如廣告投放，此外可以加大一些促銷力度，比如會員特別促銷優惠、延長促銷時間等。

精細化到每一個廣告位所帶來的轉化量、次都對訂單銷量等等。AD-1的位置實現的轉化明細數最多，參考日曆｜愛點擊量最高.AD-2的位置實現的轉化量次之，參考日曆｜愛但與AD-3相比，點擊量遠高於AD-3，再對比二者的轉化明細數，不難發現AD-3的位置所帶來的轉化好於AD-2。因斯坦這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。

次都對阿斯利康還計劃公開發表此次合作項目中的所有研究結果。而在未來，參考日曆｜愛醫生將會看到哮喘患者的日常活動數據、遺傳標記情況和哪類蛋白質表達升高等信息。據統計，因斯坦數據分析體現的價值還不到5年前預估潛在價值的30%。不過在醫療領域卻又是另一番景象，次都對因為法規會對此進行約束，從而產生阻礙。

對於治療像糖尿病、心血管疾病和呼吸係統疾病這類慢性病，物聯網的遠程監測與數據分析是一種革命性的治療手段。製藥企業需要做的是，創新他們的商業模式，為小範圍的目標人群提供精準的治療方案。

在世界上許多國家，尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫療健康係統機能失調。一些醫療服務方已經應用在工作中，臨床發展潛力無限。個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同，所以標準化治療方案根本不適合所有人。如SutterHealth，它的新EMR係統要比舊係統快40倍，而且在預測再住院率上準確率大大提高。

數據分析在醫療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。製藥公司還可以利用基因組學和蛋白質組學的數據，加上數以百萬計的患者診療記錄來設計更好的藥物治療方案。其中，影響最大的是零售業和基於地理位置的服務，因為這兩個領域的用戶以數字土著(那些出生於80年代末，90年代初這一批及其以後的年輕一代人)為主，所以傳播也最快，數量級也就最大。完成個性化醫療需要做到哪幾方麵?首先，服務方可以使用物聯網和數據分析來遠程監測患者，在症狀嚴重前就及時進行幹預和調整。

此外在研發上的應用可以快速確定目標人群，從而節約時間，降低成本。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。

例如，服務方和製藥企業可能不願與支付方共享更多數據，因為數據可能會暴露企業的盈利模式。同時，FDA與醫療保險公司和電子病曆提供商合作開展SentinelInitiative項目，收集1.78億患者的藥品不良反應的數據。

在整個醫療健康係統中，當前狀的態是：患者沿著一個統一化、標準化的治療流程進行診療。海量信息突破信息孤島在產品創新上，數據分析在材料科學、合成生物學和生命科學領域產生了重大影響，比如藥企巨頭正在使用數據分析進行藥物開發，從而確定藥物化合物，作為一種治療多種疾病的有效藥物。患者的生理數據常常存在於不同的係統中，各個係統不能便捷地實現無縫信息共享。那麽，未來診療的具體路徑又是怎樣的?持續性監測和風險評估;最大限度地提高診療服務的價值;針對每個個體提供個性化的治療方案。3、完成個性化醫療需要做到的三點將數據分析用於醫療領域會降低成本，延長人類壽命，讓人們享受更健康、富有的精彩生活。如超大規模數字平台可實現實時交易，這對效率低下的商品市場是很有用的;精細化數據可用於個性化產品/服務的設計，尤其是醫療;而新的分析技術可以促進發現創新。

第一個，它們可以幫助解決醫療係統的信息不對稱和激勵問題。雖然這一改變會讓製藥企業麵臨大的挑戰，但個性化醫療在腫瘤領域的應用是對其他疾病領域進行個性化的激勵。

 1、醫療的現狀與未來在醫療領域，個性化是基於患者的生物標誌物、遺傳情況和具體症狀的數據來實現的。患者交流社區(如PatientsLikeMe)也是一個不錯的數據源，它在公共衛生監測中的應用正在產生新的重要作用，如2014年爆發的埃博拉和齊卡病毒。

所以在大數據商業探索的過程中，利益相關者們可能會從變化莫測的數據分析中迷失，不知所措。在支付方、服務方和製藥企業之間建立新的合作關係，並搭建可能對提高價格透明度有所幫助的新的績效薪酬模式。

根據協議，阿斯利康將要建立一個專門的基因組學研究中心，將臨床樣本的基因組測序數據和相關的臨床治療和藥物反應信息有效整合。其次患者擁有精細化的數據就可以實現精準診療。那麽，數據分析應用在醫療領域存在的問題又是什麽呢?答案即為缺乏可以讓數據實現交互性的操作。未來的創新技術(如免疫和CRISPR/Cas9基因組定點編輯技術)可以最大限度地提高每個人的體格。

支付方支付方可以使用數據分析來促進整個醫療係統的價格透明度。通過敦促客戶針對潛在的健康問題采取預防性措施，從而降低醫療保險費用支出。

這樣做可以避免不必要的住院時間延長，降低醫療保險支出。如今，一係列新的數據表正在由用戶的可穿戴和家庭健康設備(如血壓監控儀或胰島素泵)產生，這部分數據是有很大參考價值的。

支付方將會越來越多地參與患者的診療過程。我們不要心急，隨著尖端技術的慢慢滲，整個醫療係統會隨之革新。

大多數製藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間，使用預測模型來優化給藥，但數據分析還沒應用於後期的試驗中，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，比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。具體的操作方式是利用龐大的病曆數據集來搭建智能的臨床決策支持工具。在將來，隨著深入學習的進步，尤其是自然語言和視覺技術的發展，可能有助於醫療活動的自動化，節約勞動力成本。

但支付方已經在逐步利用大數據來製定報銷決策，因此數據分析在公共衛生監督方麵將產生創新性效用。雖然圍繞“個性化”產生的大部分討論都集中在最後一個維度，但如果可以結合激勵機製設計以預防和以價值為基礎的服務模式，那麽遠程監測和導診也可以發揮更大的作用。

這樣可以最大限度地提高藥物、手術和其他治療方案的療效，減少不必要的浪費和有害副作用。數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區別開來，最強大的功能之一就是基於人的特征給人群貼標簽，由此向用戶提供個性化的服務/產品，比如教育、旅遊休閑、傳媒、零售、廣告等行業。

這樣看來，顯然更好地利用數據可以幫助用戶在沒有生病前就了解到自身的健康風險所在，這也是對自己健康負責的關鍵所在。在臨床中，主要的成功就是電子病曆的快速擴張，已經從2010年的15.6%提升到2014年的75%，這其中很大的推動來自平價醫療法案的實施。

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