京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是隐藏在移动医疗背后的利刃_数据分析师考试
美国是移动医疗的策源地,在医改政策、现代科技和健康大数据的多重驱动下,移动医疗日新月异。在中国,数据显示预计到2017年,中国互联网医疗市场整体规模将达到365.3亿元,移动医疗将突破200亿元。移动医疗发展形势看似一片大好。但发展的道路还是充满荆棘,只有找到发展中的核心要素,才能为移动医疗的发展保驾护航。
目前移动医疗在软件和硬件方面不断升级。移动医疗软件上的发展,是充分利用App方便的数据展示能力和深入的数据分析能力;移动医疗硬件的发展,则是充分利用可穿戴设备的传感器实时的数据采集能力。可见移动医疗发展的背后,最核心的原因是“大数据”。
据研究调查表明:“75%的医疗消费都与慢性病有关,80%的心脏病和糖尿病都是可以通过生活方式的改变来预防的。”在现在的移动医疗市场,做慢性疾病的企业很多,如WellDoc、Telcare以及中国的糖护士等等。但这些企业只是针对一种慢性疾病,而慢性疾病患者往往会有多种慢性疾病同时困扰。例如,高血压患者一般都会有糖尿病。慢性疾病的治疗和预防是要通过长期综合的健康数据积累。所以我们要意识到,凭借综合健康大数据支撑的移动企业,如“康品在线”这样的多综合慢性疾病移动医疗企业具有巨大的市场潜力。从这些年轻的企业创造的商业模式中,可看到未来很多的可能性。
康品在线(PH-OL)和WellDoc、Telcare等这些企业很像,都是专注于慢性疾病管理的移动技术公司,不同的是康品在线(PH-OL)是多综合的慢病管理,不像WellDoc、Telcare等只专注于一项慢性疾病的管理。有人说WellDoc已死,这样的说话笔者不敢认同,WellDoc在九年前就开启了移动医疗的大门,可以说是后起之辈学习的榜样。但俗话说得好:“长江后浪推前浪,浮事新人换旧人。”时代不断进步,在移动医疗不断地发展和改变,大数据被不断的重视的今天,康品在线(PH-OL)专注于利用App方便的数据展示能力和深入的数据分析能力,让慢病患者的健康管控更加便捷。在以数据为王的现今,康品在线无疑是做的更好,收集综合性的健康大数据,开启了移动医疗的新纪元。但是现在数据潮只是刚刚开始,众多企业还有较多的不统一性,也许等之后标准不断统一,健康大数据有足够的积累,移动医疗又会迎来新一波变动。
在硬件的发展上,在中国,移动医疗“硬化”的趋势或已显露,血压计、血糖仪等等这样的便携设备已经不是什么陌生的东西了,便携式医疗级设备对于慢病患者更是必需品。而对于这些硬件人们的需求是越来越便捷和测量精准。可穿戴设备在此基础上还增加的“智能”将硬件产品连接到用户的手机客户端上,从软件上记录相关数据与变化曲线,供患者参考。所以硬件的发展离不开软件。二者相辅相成。但是硬件和软件只是移动医疗的分支,其中还有一条分支是服务,大多移动医疗企业都提供服务,而康品在线(PH-OL)提供的服务是基于大数据的服务,此举更好的为用户提供高品质的个性化健康管理服务。笔者坚信在移动医疗不断发展的道路上,分支会不断地变多,但移动医疗背后的利刃大数据是不会改变的。从上文可看出大数据才是在关键从时刻为移动医疗披荆斩棘的利刃。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09