這是在不確定中間給員工確定性。

不過雖然數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療的應用存在一些抑制因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數(shù)據(jù)在當今診療過程中的意義。但2011年只能實現(xiàn)10~20%，也即產(chǎn)生300~600億美元的價值。

一些創(chuàng)新者正在試驗，希望這些數(shù)據(jù)對于臨床也可以起到直接有效的作用。制藥企業(yè)和醫(yī)療設(shè)備企業(yè)大數(shù)據(jù)和先進的分析方法可以讓制藥企業(yè)的藥物預測建模更為精準，加速藥物開發(fā)過程。導致這一現(xiàn)狀的原因是個人健康數(shù)據(jù)一般是不會提供給患者本人的，所以他們不能及早發(fā)現(xiàn)并調(diào)整自身情況，只有當生病時才會去就醫(yī)。

除此之外，在個人健康管理的過程中，收集數(shù)據(jù)的可穿戴暫時還沒有顯示出臨床應用價值。什么是標準化的路徑呢?患者只有在患病時才主動進入醫(yī)療健康系統(tǒng);診療服務重點不是為了優(yōu)化的病人的體驗或體現(xiàn)診療價值;相同的疾病，醫(yī)生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。

基因組測序的成本下降，蛋白質(zhì)組學的出現(xiàn)，以及實時監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展有可能產(chǎn)生出一種新的超精細化數(shù)據(jù)。

這可以由人工智能驅(qū)動的臨床決策支持系統(tǒng)來完成，人工智能系統(tǒng)可以通過梳理數(shù)百萬患者病歷、基因組序列以及其他健康行為數(shù)據(jù)來確定對個體最有效的治療方案。(大概思路，不絕對，或許也不正確。

在這里我撕過開發(fā)，懟過產(chǎn)品，跟運營更是爭論了不少次，還頂撞過老板呢，戰(zhàn)績累累，哈哈哈!當然也沒用的哭過好多次，每次爭論后自己是最不好受的。總結(jié)來說，就是流量進入到客戶端后就會有分流，我們需要看的就是各個點擊入口和各條操作路徑的流量流失情況，包括用戶下單、付款的購買轉(zhuǎn)化。

從完全不會，到逐步有一套思考方法，我覺得數(shù)據(jù)分析是我做運營以來最大的收獲之一。半年多，我的第一份正式工作，996的正常工作時長，常常加班到十一二點，小伙伴一個個離開，鬼知道我是怎么堅持過來的，但是我堅持下來了。