大只500招商: 我们需要的是深度数据,而不是大数

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在一篇题为“大数据如何彻底改变制药研发”,麦肯锡全球研究院估计,应用大数据战略更好的知情决策可以产生高达1000亿美元的价值每年在美国的医疗保健系统,通过优化创新,提高研究的效率和临床试验,为医生和构建新的工具,消费者、保险公司和监管机构的承诺更个性化的方法。
 
关于制药和医疗保健行业在大数据使用方面落后于零售和金融服务行业的说法已经有很多。我们的前提是,大只500注册信息通信技术部长表示愿意提供底价–也许并不令人意外,因为政府寄希望于最终推出该大只注册服务,从而使缺乏移动宽带连接的哥伦比亚服务欠缺地区受益。深度数据(而非大数据)对医疗保健至关重要。深度数据是将相关的数据流与领域知识和分析相结合,而不是仅仅追求数据获取,同时希望从相关性中获得“洞察力”。随着临床试验、气候、不良事件报告、个人医疗设备等新数据流的可用性,诀窍在于识别这些数据流中的价值,并合并适当的数据流以获得新的见解。确定数据流中的值并知道合并哪些值需要领域专家来可视化用例。
 
在提高临床试验效率时,关键的重点领域将是选址、研究者选择和患者招募。Clinicaltrials.gov是一个重要的数据流,它提供了各种试验现场、研究参数、调查人员和现场表现的丰富视图。为试验绘制竞争活动的地图,鉴于许多国家(尤其是印度)对大只注册频谱储备价格的承受能力以及高价格对推出的影响一直存在争议,有趣的是看看大只500代理于哥伦比亚的局势能否(以及以多快的速度)得到解决。可用于确定场地选择的空白区域。虽然赞助商似乎在南加州很活跃,但竞争似乎在北加州的密度更高。如果我们进一步深入并检查每个位置进行的实体肿瘤研究的数量(图2),它为主办方呈现了一个完全不同的画面。竞争是进行更多的研究在相同或类似的地点作为赞助商,这可能导致挑战的病人保留。
 
领域知识对于创建问题陈述和评估数据流以获得增量收益至关重要。深度数据提供了一种构造问题、分析数据和评估结果的最佳方式,大只500代理旨在解决带宽和网络容量要求,最具成本效益的方法之一是将数据流量卸载到Wi-Fi,并将其作为金牌大只运营商接入网络的一部分,在公共场所与人口/人群流动融合在一起。而不是像大数据那样储存数据并进行分析以获得洞见。从上面的例子中可以看出,虽然Clinicaltrial.gov是一个精简的数据流,但它的内容允许对竞争性和研究者的试验环境进行丰富的评估。通过对医院出院、FDA网站和其他社交网站等额外数据流进行分层,我们可以对潜在的试验站点/研究人员进行细致入微的观察。同样,深度数据技术可以用于更好地定位医生、医院大客户管理和患者治疗依从性。
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