我們通過用戶評論截圖、小貼新振製作H5等方式來做傳播，在拉新方麵表現很棒。

作為婚禮，士幫其中一些環節是可以抽離出來的，士幫將環節分解後，選擇可標準化的、sku較少的、利潤較高的環節，進行互聯網化，例如場地排期選擇，例如司儀推介。民間有句俗話叫做“有錢不買半年閑”，小貼新振說的就是這個道理。

前邊說過，士幫低頻非標在限製了市場規模的同時，士幫也意味著利潤較高，在現有市場規模下提升效率、提高客戶滿意度和轉化率，則toB生意同樣很有前途，價值巨大。什麽樣的生活場景算高頻呢?生活中常見的，小貼新振匯總一下，就是“衣食住行玩”。尤其是互聯網領域，士幫BAT和TMD這類企業的在職和離職員工也有大幾十萬人了吧，跑出來到處講課指導年輕人的也大有人在。作為十四年職場浮沉，小貼新振外企合資國企民企個體走過一圈的老司機，小貼新振很慚愧的是，我還是不太懂得怎麽講成功學，況且成功經驗這種東西，大都是天時地利人和使然，難以複製，不如和大家聊聊，怎麽做會死的比較快。比如做房屋銷售的可以考慮一下做租房，士幫做房屋的快速翻新;做婚戀的轉向做泛婚戀交友，這個也是世紀佳緣之類平台的立身之本。

當然，小貼新振也有一種創業模式，是奔著被巨頭收購去的，那你就在巨頭的賽道上，努力做好絆腳石，也是不錯的。現在大家都懂，士幫創業要做剛需，做高頻。在世界上許多國家，小貼新振尤其是美國，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，士幫臨床發展潛力無限。個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同，小貼新振所以標準化治療方案根本不適合所有人。如SutterHealth，士幫它的新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：小貼新振臨床、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。 數據分析在5大領域中實現的潛在價值占比(2011年)此外，數據分析還創建了幾大顛覆性創新模式。

使用這些精細化數據，可以確定量身定製的個人治療方案。在新的商業模式中，服務方不妨可以使用這些技術，並結合健康幹預措施，來打造一個關注預防、疾病管理和健康解決方案的新疾病管理機製，在用戶生病前就幫助解決健康問題。

加上國家級醫療保險和醫療補助服務中心的動作，醫療價格的透明度已有所提高，同時超過30個州建立了所有保險索賠數據庫以作為大型報銷信息庫。雖然建立新的合作關係和搭建新模式的過程可能相當緩慢，但是我們相信，數據豐富的大環境將增強支付方改變的決心。

如在2016年4月，阿斯利康與美國測序公司HumanLongevity、英國桑格研究院以及芬蘭分子醫學研究所展開合作進行200萬例全基因組測序，為今後的藥物研發提供指導。但也確實取得了一些成效，如臨床上，最大的成功就是電子病曆的采用，雖然目前看來其中的海量數據尚未完全挖掘出來。

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