北京世园会迎首个客流高峰 京礼高速专用道启用

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有数据显示，在美国，不在特定场所去工作的人们已经占到了整个美国工作人口的三分之一，并且每年以10%的速度增长着。时代变化的不确定性让自由职业者选择的这条路是一条充满希望但又看不到远方终点的荆棘之路。

其实说到底，自由职业者本身是一种创业，只不过更加低成本化与轻模式化。“开放人才市场”会发布公司短期任务式的需求，一些任务仅招募内部员工，另一些只对通过验证的自由工作者开放。加之经济下行、缺乏保障，加之裁员潮频频出现，对于企业来说，裁员更多是源自外界的竞争压力与狼性文化的机制效应，但对于企业中的个体而言，加深了人们对于未来不确定性的焦虑，人们需要更多的收入模式来确保安全感。这种短期与阶段性以及项目型的人才需求也完全可以由企业搭建平台来解决。

AppMakr是一家开发智能手机应用程序的小型公司，但这家公司一名全职员工也没有。用一句简单的俗语来说，就是没有金刚钻，别揽瓷器活。但说到底，它也是一种能够让生产者解放组织的束缚与压制，让人感到幸福的职业。领英预计到2020年，自由职业者人数将占总劳动力的43%。

document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖就现在回头来看，大数据的确是大玩了一把。

不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素，但相比过去的诊疗方式，我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。但2011年只能实现10~20%，也即产生300~600亿美元的价值。

一些创新者正在试验，希望这些数据对于临床也可以起到直接有效的作用。制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。导致这一现状的原因是个人健康数据一般是不会提供给患者本人的，所以他们不能及早发现并调整自身情况，只有当生病时才会去就医。除此之外，在个人健康管理的过程中，收集数据的可穿戴暂时还没有显示出临床应用价值。什么是标准化的路径呢?患者只有在患病时才主动进入医疗健康系统;诊疗服务重点不是为了优化的病人的体验或体现诊疗价值;相同的疾病，医生会对所有患者均采取相同的临床指导方案。基因组测序的成本下降，蛋白质组学的出现，以及实时监测技术的发展有可能产生出一种新的超精细化数据。

这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成，人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。在麦肯锡发布的报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中，它看好5大应用领域，分别是欧洲公共领域、美国健康医疗、制造业、美国零售业以及基于地理位置的服务。

一些领先的玩家一直在使用临床试验数据来给药物贴标签(也就是说，看药物有没有其他用途)。这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

除此之外，个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。大多数患者的现状是，只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。

最后，也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。在商业模式创新上也不断生根发芽，例如Explorys，一家可以查看4000万份美国患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收购，来加强其健康数据分析工作力度。也就是说，它们之间的差距在越拉越大。因此，医生和监管机构需要仔细考虑如何利用这些有价值的信息来进行疾病的预防和治疗。

总之，想要整合数据分析，医疗领域还有很长的路要走。2、个性化医疗过程中的利益相关者们即使国与国之间的医疗环境差异蛮大，个性化医疗的到来将可能改变整个系统利益相关者的命运，下面主要讨论美国的医疗系统，但对全球医疗仍有参考价值。

2011版报告预估，数据分析在医疗领域每年能够产生3000亿美元的潜在价值，年生产增长率为0.7%。对于制药企业来讲，算是取得了更大进展，许多公司应用数据分析助力研发。

先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、诊断、治疗和监测。医疗领域的数据共享，存在很多抑制其进共享的因素。

另外，许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务，服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。在医疗服务中，预估最有潜力的三个环节是：远程监测、导诊、个性化医疗。医疗保险公司也可以通过数据来了解他们的客户。

如合同研究组织(Contractresearchorganizations)比5年前应用更广泛，以前是使用统计工具改善临床试验管理，现在可以从数据中得出更多结论。这些数据可以以两种方式重新定义健康医疗。

有机构预测，医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命将增1年。同时，鉴于医疗健康行业的大环境和政府政策，导致数据的利用过程可能会比较缓慢。

还有一系列问题亟待解决，比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。

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