國六怪象:想買買不到不想買狂降

　　曾經意氣風發而今難以為繼?　　正當人們習慣了溫城輝的意氣風發時，國買3月27日他發布內部信稱開始裁員，國買並將持續一段時間，被外界解讀為“經營已難以為繼”。

2014年5月，怪象畢勝首次向外界確認，樂淘網已被香港一家公司收購，交易金額不便透露。雖然中國有3億兒童，想買想買卻不具備購買玩具的文化，玩具一般是孩子拽著父母在超市或者商場買，中國的父母更願意給孩子報各種培訓班。

但令他意外的是，狂降同樣位置的廣告，2010年35萬，2011年就成了70萬，畢勝覺得太貴了，沒有答應，後來參加公開競標，結果這個位置被別人以800萬成交。在他看來，國買這與他百度的出身有關：國買“百度人的做事風格就是這樣，一定要把自己內功做好再出去……我們內部有一個共識，除非樂淘變成老百姓的一個生活方式，否則在此之前，你首要的工作就是怎麽給用戶創造價值，其他的都是次要的。” 2007年，怪象畢勝在家裏叫了幫朋友，怪象烤串喝酒坐而論道，王朔坐右邊，李陽(瘋狂英語創始人)坐左邊，三人開始侃大山，開始畢勝還能插上嘴，後來一句也插不上。為了進一步提高運營效率、想買想買降低成本，想買想買畢勝將客服、設計等部分團隊遷往珠海，團隊由500人縮減到200人，同時砍掉了早年辛苦建立的“實庫代銷供應鏈”。2011年4月，狂降中概股在美國集體遭遇誠信危機，狂降6月份，又發生了支付寶股權事件，這讓美國投資機構擔心中國互聯網公司的VIE架構可能存在問題，美國投資機構紛紛收緊投資。

天上一個大餡餅掉下來把你給砸暈了，國買就不知道幹什麽了。正當畢勝艱難地與供應商一家一家死磕時，怪象2009年9月，美國華人小夥謝家華創辦的網上鞋店Zappos被亞馬遜以8.47億美元收購，一時引起熱議。此外在研發上的應用可以快速確定目標人群，想買想買從而節約時間，降低成本。

document.writeln('關注創業、狂降電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。例如，國買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，怪象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，想買想買當前狀的態是：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。將數據分析用於醫療的未來狀態應該是：醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案，並在最佳時機完成健康幹預。下麵簡述幾種能打破既定產業格局、突破信息孤島和創建新格局的新型數據集。

截至目前，美國健康醫療僅僅抓住了數據分析在醫療領域中10~20%的機會。其次，患者需要在第一時間獲得匹配的診療方案，讓他們遠離高成本、高風險的醫療點，此外，創建健康風險監測機構也是非常有必要的，並在其中應用數據分析技術，開展前瞻性的健康風險評估，預測並發症。

一個形象的場景是，今天醫生看到的是一位哮喘患者。支付方也在逐步開始利用大數據製定報銷決策，而且已經可以看到一些趨勢。

但如果繼續落後半拍，將會錯失大量改革臨床護理和個性化用藥的機會。現在一家醫院勞動力成本占了60-70%，這將是一個重要的商業機會。

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