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虽然医疗行业已经走在通往巨变的路上,但直到最近有一批仅凭一些看上去似乎可行的想法,就毅然决然地投身互联网医疗行业的人出现,才让我们真正意识到这个行业可能即将发生巨变。现在,每周都有很多进军医疗领域,宣称完成了几轮融资获得了数千万美元,或者一些大型医疗集团因为认识到了一些创业项目背后的价值平台,出其不意成为了其合作伙伴。《Health IT&CIO》对这些创业公司的核心成员进行了交流,动脉网对其进行了编译整理,旨在通过这些医疗创业公司的幕后故事给创业者们带来一些启示。1、 Zeast Health:为用户提供个性化医疗决策Zest Health公司的总部位于芝加哥,是一家以消费者为中心、致力于为其提供有效、性价比高的医疗决策的互联网医疗公司。其在2013年推出了个性化医疗保健服务APP&&Zest's Smart Concierge,可为用户提供个性化的医疗决策信息。其经营理念是将医疗保健看作一种消费性的服务,这种消费者通过供应商提供的服务来更好地满足自己的需求的方式使双方都能获得更多的利益。Zeast Health融资总览Zest Health公司的团队由注册护士、福利专家、技术支持人员组成,他们计划继续筹措资金用以研发新功能以及扩大Zest Health的团队。Zest Health公司负责人Ellis认为他们的成功的一部分原因应该归功于公司的思维灵活性。当一家公司只是单一地致力于做好一件事时,未必能运用综合的思维方式将其产品或服务扩展到整个行业里面去,因此其发展受到局限。而考虑长远的公司则会收购一些初创公司或其创意,实现内部发展的技术和解决方案的互操作性,并可整合成为更强大的实体。2、 DispatchHealth:看准行业痛点,实现医生到家服务DispatchHealth成立于2013年,由一群有着行业创新经验的医疗界专业人士组成,旨在帮助患者和临床医生实现最佳的就医体验。该公司目前拥有25名员工。其创始人有着20多年的一线的医疗服务工作经验,亲身经历了当前医疗系统的耗时与低效,因此也就有了DispatchHealth 的诞生。其主营通过iPad等移动工具来把握医院墙外的医疗市场,为消费者提供医生出诊的服务。在八月初,该公司已经完成了种子轮融资,获得360万美元的投资。DispatchHealth以其独特的视角,将其视线落在以下行业痛点上:37%的急诊室就诊都是不必要的;不必要的就诊费用每年总计达44亿美元;可避免的高级病房入院费用每年总计超过40亿美元;研究发现,医疗补助范围的扩大使急诊室的就诊量上升40%;目前基础医疗的医生短缺量达到50000人;380万的911交通工具是不必要。DispatchHealth通过三个方面的努力解决了这些行业的痛点:1)提供高品质、便利的上门治疗服务,且能达到较优的效果;2)免去不必要的医院急诊治疗,减少就医费用;3)可以提高有风险的患者就医频率,避免不必要的周期急性护理;DispatchHealth的首个消费者APP预计在11月上线,目前他们已与丹佛地铁区域一个管理1000多名居民的社区机构签订了合作协议。3、 Carecloud:重视客户体验,利用云技术提高医院工作效率Carecloud公司位于佛罗里达州的迈阿密市,拥有约240名员工。其在依照ICD-10的条件下,提供基于云技术的、全面的电子病历及服务。(ICD-10是第10次修订本《疾病和有关健康问题的国际统计分类》)Carecloud融资总览Carecloud方面认为,创业公司这个身份给予了他们一个特定的优势。由于不受一个大型传统的代码库和过时的技术所限制,他们可以快速创新和开发以用户为中心,赋予医疗实践中更优、更高效的工作流程。即使已经进入了扩张阶段,也有了很多机构在使用他们的服务,他们也将在一直保持着创新精神。CareCloud认为客户的成功才是CareCloud成功的关键,所以他们正努力寻找着那些真的执着追求卓越的世界级客户体验,满怀激情、能够适应快速成长的公司工作节奏性的员工。4、 Procured Health:协助医院采购医疗设备,减少不必要开支芝加哥的Procured Health公司早前获得了110万美元的种子轮融资,在2016年6月完成B轮融资后,该公司融资总额达到1510万美元。Procured Health融资总览该公司开发出了在管理临床支出上设备采购问题的解决方案,最终达到使临床医师给予病人高质量治疗服务的目的。Procured Health公司创始人、CEO Hani Elias表示,该公司的起源可以追溯到他在一家医疗器械公司的担任顾问的工作经历,他看到了美国为产品价值最大化所做的努力,也看到了医院在医疗设备上的巨额浪费。医院对医疗产品的支出总额每年约为1500亿美元,还会超支250亿美元。这之间的存在着巨大的浪费,而浪费的根本原因则是信息不对称。在以往,医疗行业信息都来源于销售代表,因此他们针对这一问题创造了解决方案,成为了医生们的信息来源。Procured Health主要是提供数据及产品格局,为基础急性护理医院的设备选择做决策支持。去年8月,该公司发布了名为Pipeline Pro的最新网络平台,其背后的设想是,采用了医院的历史支出记录和支出数据,来挖掘那些并没有临床最佳实践效果的空间。5、 Everseat:开发APP合理利用医生工作时间间隙位于巴尔的摩的Everseat公司开发了一个APP,旨在转变以往医生和患者的预约方式,可以有效的管理预约时间以此来改善医疗服务。Everseat公司副总裁Tarsy先生在接受采访时谈到他们利用移动技术如何去解决这一问题及其可行性和独特性。他认为,不管是如何繁忙的医生,都会存在预约时间的间隙,这些时间间隙可能是由于有的患者临时取消了预约,而这种时间间隙对于患者及医生都是一种浪费。但是,如果可以在这种间隙时间内,迅速便捷地查找到附近有就诊需要的患者,就能提高医生的工作效率,也为患者提供了优先就诊的机会。Everseat的创始人们正是注意到了这样一个亟待解决的问题,从而考虑以智能手机和云端软件作为解决方案来使医患供需能更加高效,于是创立了Everseat公司。Everseat公司在2015年4月获得200多万美元的风险投资,截至目前,融资总额达到300多万美元。Everseat融资6、 Candescent Health:改善放射科工作流程大多数医院放射科的条件都达到了几乎100%的数字化,因此波士顿的 Candescent Health公司将其目光落在改善医院最重要的科室之一的放射科的工作流程上。据其CEO Seidelmann介绍,这对于放射科的转型是至关重要的,因为它是一个涉及了很多病人和病种的巨大产业,并且放射科对患者的诊断及治疗效果,以及医院的经济收益都有重要的影响。Candescent Health融资Seidelmann认为,医疗保健行业拥有很大的发展潜力,但缺乏有效的工具和信息来支撑其发展。Candescent在2015年10月与 Cleveland Clinic i达成合作协议,旨在通过提高质量标准、改善工作流程、利用其自身的RadPerform平台创建一个基于云计算的网络的、高效的、全国性的、放射科网络,以帮助医院传统的放射科室成功转型,实现真正的变革。在未来的发展中,他们将致力于帮助放射医师们定量的提高急诊科的患者输出,以达到一个住院时间短、治疗费用低的价值最大化的医疗环境。7、 Healthfinch:减轻医生重复性工作负担目前,在广泛推行EHR电子病历的过程中存在着一个问题,即医生们必须牺牲其宝贵的时间去做一些重复性的琐碎工作,比如简单的数据录入及病历管理。2011年,Healthfinch公司开始着手解决这个问题。截至目前,Healthfinch公司已经融资总计达1000多万美元。Healthfinch融资总览该公司创始人、CEO Jonathan Baran博士毕业于威斯康星大学麦迪逊分校,他创业的灵感也来源于自己在博士阶段所做的项目。Healthfinch所做的工作就是在EHR电子病历系统的顶级建立一个技术平台,可以自动执行常规的临床任务。作为一个工程系出身,毫无临床背景的创业者,Baran在创业过程中面临了一系列的挑战。因为EHR系统还处于起步阶段,因此EHR数据集成是一个大难题。此外,因为其员工大多数都不是出身于医疗行业,在行业的间隔之间才有更多的创新空间。通常情况下,大家只会站在患者的角度上考虑问题,而做工程技术的人却可以站在人类最基本需求的宏观角度来考虑。目前已经有一些卫生系统、1800名医生在使用Healthfinch的技术平台,且获得了积极的反馈。8、 Smart scheduing:预测患者是否取消预约或不按时出现Chris Mosess是Smart scheduing的创始人之一、CEO,曾是麻省理工大学神经科学专业的学生。他在2012年参加一次马拉松时与一位医生的谈话为后来创立Smart scheduing公司埋下了伏笔。那位医生说,在医院如果患者取消预约或未按时出现,医生们的收入也会因此减少,更糟的是,这种情况还可能让一些真正需要就诊的患者挂不上号。在他看来,这是在医疗行业亟待解决的一个问题。2014年,Smart Scheduling公司与其投资人athenahealth电子病历公司联手启动该项目,建立一个预测模型,利用电子病历公司的历史数据来测试模型,就可以算出哪些患者可能不会按时出现或取消预约,据此对工作进行调整。现在,算法预测的准确率达到了79%。截至目前,他们已经募集到了110万美元资金,拥有八名员工,其川普使用范围遍及12个国家、25个组织机构、600名医生。在创业的过程中,Chris Mosess也遇到了一些艰难的挑战。比如一开始他们并不知道要遵循 HIPAA医疗电子交换法案,不过经历了一系列规范的流程化管理,现在Smart Scheduling已经被HIPAA兼容了。9、 CrowdMed:为疑难症患者提供专家会诊机会CrowdMed公司位于旧金山,可为患有疑难症的患者提供费用低廉的大型专家会诊的机会。这对患者来说,是极为难得的机会。创始人、CEO Jared Heyman建立CrowdMed的灵感来源于她的妹妹在很艰难的医疗诊断条件下花费了三年的时间及六位数的治疗费用才获得了准确的诊断结果。根据以往的经验,他认为一群专家的智慧集合大于一名最聪明的专家,因此他希望CrowdMed能以一种大规模的、访问性高的方式发展。该公司目前拥有6名员工,并且已经募集到了300万美元的资金,均来自硅谷的风险投资基金。CrowdMed的经营模式是基于技术和人力协同驱动以给出解决方案。患者在其网站上进行注册,上传检查结果并在线回答一些深入的问题,CrowdMed获取专家们的集体意见,经审核后合并成一个统一的答案,以此保证诊断结果的准确率。截至目前,他们已经解决了1300件医疗案例,准确率超过60%。据估算,他们为患者节省了40%的治疗费用。在未来的发展中,他们将开始尝试与医院合作。10、 Lucro Marketplace:构建社区化平台扭转医疗市场困境Lucro公司由Martin风险投资,可以帮助医疗业的领导人在行业大群体中,有效地识别、比较、协作、评估解决方案,解决方案的供应商也可以更有效地达到客户对技术、产品和服务的要求。谈到Lucro Marketplace的创立,创始人、CEO Bruce Brandes对医疗市场有3点看法。第一,医疗市场的对外销售过多,对内投入过少;第二,医疗企业创业们都是在寻求资金的目的都是用于扩大其销售团队;第三,医疗行业信息交流不对称。因此,Bruce Brandes希望以一种新的方式来扭转这种状况。Lucro Marketplace的工作内容主要分为发现、管理、协作、调整四个部分。虽然还在早期起步阶段,但其已经取得了很大的进步。目前他们已经建立了一个由1000多家医院构成的用户网络。Lucro的网络可以自动的发现问题寻找解决方案、筛选方案、综合方案、规范化管理医疗机构系统的方案。在未来几个月,该公司的目标是构建出社区化的平台,使医疗人员可以能够高效率的参考执行。目前,他们并没有向医疗行业内的买卖双方收取任何费用,他们坚信,一旦社区化的平台建立起来后,将会有很多盈利的方式。原文出处:beckershospitalreview.com,动脉网官方微信号:vcbeat
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国内医疗大数据公司有哪些?最好结合案例
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之前看过这样一篇文章,不知道是不是你想要!& & & & 林总是国内某知名大型医疗集团的总经理,旗下有三十多个项目,每年在百度推广上的营销费用上亿元。 身为总经理,林总每天都要看报表,但下属提报上来的数据总是不够及时,还经常出现误差,甚至有时候还需要自己来回复制粘贴数据来看运营指标。 林总感觉精力被牵扯了许多,无法真正的腾出时间用在研究市场,调整战略方向。 出差的时候更是麻烦,拿着手机从邮件看excel表,满眼数据也无法第一时间发现问题。  于是他要求集团的网络总监陈总把广告投放的数据指标做的更精准细致一些,但是陈总也很无奈,他每天也花费大量的时间花费在报表上,因为每个项目数据规则都不一致,数据不够透明化、、标准化,一直要求员工们按规范操作业务,提报数据,可也没有办法能真正落地监督执行情况。 项目业务数据是否真实及时?每个项目情况怎么样?每个主管业务能力如何,周任务月任务完成情况如何?百度搜狗这些渠道该月分别投入产出如何?这些问题成为了公司的老大难,谁也无法准确及时的回答。  在去年年底的一次行业聚会上,陈总跟某医疗集团副总交谈时得知,他们的到诊成本比陈总的医院低了三分之一还多!这位副总告诉他,他们两个月前上了一套新的数据分析系统BDP,主要为了把百度、搜狗、以及商务通和预约挂号系统数据全部连接打通。 集团现在能够清楚的知道投放的广告费用花在哪里带来了产出,花在哪产生了浪费,比如本周或本月这个病种来了多少人,每个人是通过哪个客服人员聊来的,之前是通过哪个关键词来的。 这样他们就能尽快调整投放策略,到诊成本也随之降低。  陈总非常想尝试一下这套系统,汇报林总后一拍即合,因为之前也没接触过类似的工具,就决定找两个项目试点。 经过两个多月的应用,项目人员从一开始的略微有点抵触到现在每天都在用BDP,发现了之前许多没能发现的问题,有效的缩减了成本  从关键词效果,到诊追溯到落地页的分析都清清楚楚,中高层领导在手机上也很方便的看到项目运营指标,有问题的数据还会自动报警。 最让林总陈总感到惊喜的是集团3月业绩提升了超过30%!  林总现在每天都在手机上看报表,非常方便,他决定旗下所有项目上都开始推进使用BDP,年底的任务一定能超额达成!
这个不错,适合民营医院和医美医院的竞价推广数据分析~~
大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。(2)服务医生。临床决策支持,如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析;或是制定个性化治疗方案。(3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面,如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群;提供最佳治疗途径。互联网是个神奇的大网,医疗大数据和软件定制也是一种模式,这里报价,这个手技的开始数字是一把柒中间的是叁儿零最后的是一泗贰五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。(4)服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析;流行病、急病等预防干预及措施评价;公众健康监测,付款(或定价)、临床路径的优化等。(5)公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。下面列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用,这些场景下,大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面,有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计,如果这些应用被充分采用,光是美国,国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。1、比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明,对同一病人来说,医疗 服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以帮助医生确定 临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式),以及治疗不足。从 长远来看,不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响,以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE,德国IQWIG,加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年,美国 通过的复苏与再投资法案,就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下,设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究,并对4亿美元 投入资金进行分配。这一投入想要获得成功,还有大量潜在问题需要解决,比如,临床数据和保险数据的一致性问题,当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互 操作性的前提下,大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如,病人隐私问题,想要在保护病人隐私的前提下,又要提供足够详细的数据以便保证分 析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题,比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心 (医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策,因此即便他们通 过大数据分析找到更好的方法也很难落实。2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错 误,如药物不良反应。通过部署这些系统,医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan 儿科重症病房的研究中,两个月内,临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、 CT、MRI)数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(就像IBMWatson做的),从而给医生提出诊疗建议。此外,临床决策支持系统还可以使 医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生,使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来,从而提高治疗效率。3、医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度,可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明,间接促进医疗服务质量的提高。根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集,可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘,促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医 疗废物的来源,然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据,即使没有与之相应的物质上的奖励,也往往可以促进绩效的提高,使医疗服务机构提供更好的服 务,从而更有竞争力。数据分析可以带来业务流程的精简,通过精益生产降低成本,找到符合需求的工作更高效的员工,从而提高护理质量并给病人带来更好的体验,也给医疗服务 机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘,将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。本着同样的精神,美国 疾病控制和预防中心 。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定,这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效,从而更具竞争力。4、远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据,并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱),从而确定今后的用药和治疗方案。2010年,美国有1.5亿慢性病患者,如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者,他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护 系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片,芯片药片被患者摄入后,实时传送数据到电子病历 数据库。举个例子,远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施,防止紧急状况发生,因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增 加现象,这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是,通过对远程监控系统产生的数据的分析,可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门 诊医生预约量的目标。5、对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说,应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险,使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。付款/定价对医疗支付方来说,通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例,这将有潜力创造每年500亿美元的价值,其中一半来源于国家医疗开支的降低。1、自动化系统自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估,每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的,因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意 义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法,可以检测索赔准确性,查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的,也可以是实时的。在实时检测中,自动 化系统可以在支付发生前就识别出欺诈,避免重大的损失。2、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划在药品定价方面,制药公司可以参与分担治疗风险,比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见,有利于控制医疗保健成本支出。对患 者来说,好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物,并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说,更好的定价策略也是好处多多。他们 可以获得更高的市场准入可能性,也可以通过创新的定价方案,更有针对性疗效药品的推出,获得更高的收入。在欧洲,现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务,并依据服务水平进行定价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付,他们可以与医疗服务提供方进行谈判,看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例,这将创造每年超过1000亿美元的价值。1、预测建模医药公司在新药物的研发阶段,可以通过数据建模和分析,确定最有效率的投入产出比,从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及 早期临床阶段的数据集,尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司 的研发成本,在通过数据建模和分析预测药物临床结果后,可以暂缓研究次优的药物,或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。除了研发成本,医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析,医药公司可以将药物更快推向市场,生产更有针对性的药物,有更高潜在市场回报和 治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用预测模型可以帮助医药企业提早3~5年将新药推向市场。2、提高临床试验设计的统计工具和算法使用统计工具和算法,可以提高临床试验设计水平,并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据,评估招募患者是否符合试验条件,从而加快 临床试验进程,提出更有效的临床试验设计建议,并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的,或 者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。3、临床实验数据的分析分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后,可以对药物进行重新定位,或者实现针对 其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系,对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或 者在一些情况下,临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明,现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高,药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx,给默克公司造成70亿美元的损失,短短几天内就造成股东价值33%的损失。4、个性化治疗另一种在研发领域有前途的大数据创新,是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系,然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果,比如在患者发生疾病症状前,就提供早期的检测和诊断。很多情况下,病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样,部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案,或者根据患者的实际情况调整药物剂量,可以减少副作用。个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计,在某些案例中,通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如,早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。5、疾病模式的分析通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。 新的商业模式大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。公众健康大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测 和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。
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