有一個設計師圈的朋友，專訪對喜歡自責在天貓賣服裝，專訪對喜歡自責品牌名叫明朗，去年底已經關了，進天貓不到兩年，虧了一套房，一套在深圳的房啊、啊、啊!還欠了不少錢，如今不知道在哪裏打工還債。

摩拜、洛凡ofo等共享單車的興起，給永安行的主營業務造成了巨大的衝擊。依然將資源聚焦在有樁自行車截至2016年12月31日，人負常州永安公共自行車係統覆蓋了全國210個市縣，人負分布在29個省、直轄市、自治區、特別行政區;累計建設約3.2萬個公共自行車站點，投放約89萬套公共自行車鎖車器設備，騎行會員已達約2000萬人，2016年為全國會員提供了超7.5億次的出行服務。

IPO前夕，專訪對喜歡自責終止與螞蟻金服和深創投等機構的投資合作永安行與螞蟻金服共同推出過“無押金租賃”模式，專訪對喜歡自責在今年3月1日，永安、永安行低碳曾與螞蟻金服、深創投等8家投資機構簽訂投資協議，約定投資機構向永安行低碳增資，獲得永安行低碳少數股權。從其布局來看，洛凡永安行依然將資源聚焦在有樁自行車。同時，人負無樁共享單車尚未形成穩定盈利模式。目前，專訪對喜歡自責永安自行車現包括孫繼勝、陶安平、上海福弘、深創投、螞蟻金服全資控股的上海雲鑫等13名股東。而截至2016年12月31日，洛凡該項業務僅為永安行帶來了36.83萬元的收入，占主營業務營收的比例為0.05%。

其中，人負以政府付費投資的有樁公共自行車為主要業務，人負主要覆蓋三線及以下城市及周邊縣、鎮區等，來自三線及以下市縣的收入占總收入的比例達85%-90%。在(無樁)共享單車市場上，專訪對喜歡自責永安行與摩拜、ofo的確存在著巨大的差距。“開放人才市場”會發布公司短期任務式的需求，洛凡一些任務僅招募內部員工，另一些隻對通過驗證的自由工作者開放。

加之經濟下行、人負缺乏保障，人負加之裁員潮頻頻出現，對於企業來說，裁員更多是源自外界的競爭壓力與狼性文化的機製效應，但對於企業中的個體而言，加深了人們對於未來不確定性的焦慮，人們需要更多的收入模式來確保安全感。專訪對喜歡自責這種短期與階段性以及項目型的人才需求也完全可以由企業搭建平台來解決。AppMakr是一家開發智能手機應用程序的小型公司，洛凡但這家公司一名全職員工也沒有。用一句簡單的俗語來說，人負就是沒有金剛鑽，別攬瓷器活。

但說到底，它也是一種能夠讓生產者解放組織的束縛與壓製，讓人感到幸福的職業。領英預計到2020年，自由職業者人數將占總勞動力的43%。

document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎就現在回頭來看，大數據的確是大玩了一把。不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑製因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數據在當今診療過程中的意義。但2011年隻能實現10~20%，也即產生300~600億美元的價值。

一些創新者正在試驗，希望這些數據對於臨床也可以起到直接有效的作用。製藥企業和醫療設備企業大數據和先進的分析方法可以讓製藥企業的藥物預測建模更為精準，加速藥物開發過程。導致這一現狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的，所以他們不能及早發現並調整自身情況，隻有當生病時才會去就醫。除此之外，在個人健康管理的過程中，收集數據的可穿戴暫時還沒有顯示出臨床應用價值。

什麽是標準化的路徑呢?患者隻有在患病時才主動進入醫療健康係統;診療服務重點不是為了優化的病人的體驗或體現診療價值;相同的疾病，醫生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。基因組測序的成本下降，蛋白質組學的出現，以及實時監測技術的發展有可能產生出一種新的超精細化數據。

這可以由人工智能驅動的臨床決策支持係統來完成，人工智能係統可以通過梳理數百萬患者病曆、基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。在麥肯錫發布的報告《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》中，它看好5大應用領域，分別是歐洲公共領域、美國健康醫療、製造業、美國零售業以及基於地理位置的服務。

一些領先的玩家一直在使用臨床試驗數據來給藥物貼標簽(也就是說，看藥物有沒有其他用途)。這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。除此之外，個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。大多數患者的現狀是，隻有當他們已經患病時才會主動進入醫療機構接受診療。最後，也是最關鍵的一環，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。在商業模式創新上也不斷生根發芽，例如Explorys，一家可以查看4000萬份美國患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收購，來加強其健康數據分析工作力度。

也就是說，它們之間的差距在越拉越大。因此，醫生和監管機構需要仔細考慮如何利用這些有價值的信息來進行疾病的預防和治療。

總之，想要整合數據分析，醫療領域還有很長的路要走。2、個性化醫療過程中的利益相關者們即使國與國之間的醫療環境差異蠻大，個性化醫療的到來將可能改變整個係統利益相關者的命運，下麵主要討論美國的醫療係統，但對全球醫療仍有參考價值。

2011版報告預估，數據分析在醫療領域每年能夠產生3000億美元的潛在價值，年生產增長率為0.7%。對於製藥企業來講，算是取得了更大進展，許多公司應用數據分析助力研發。

先進的分析方法可以將標準化的疾病治療轉化為個性化的風險評估、診斷、治療和監測。醫療領域的數據共享，存在很多抑製其進共享的因素。另外，許多製藥企業也在將數據分析應用在研發上，尤其是在簡化臨床試驗方麵。醫療服務方為了提供真正的個性化醫療服務，服務方需要集成電子病曆係統中的數據來獲取患者的一個完整的病情視圖。

在醫療服務中，預估最有潛力的三個環節是：遠程監測、導診、個性化醫療。醫療保險公司也可以通過數據來了解他們的客戶。

如合同研究組織(Contractresearchorganizations)比5年前應用更廣泛，以前是使用統計工具改善臨床試驗管理，現在可以從數據中得出更多結論。這些數據可以以兩種方式重新定義健康醫療。

有機構預測，醫療領域在應用數據分析後，人均GDP將提高200美元，國家在醫療衛生領域的支出將減少5%~9%，人類的平均壽命將增1年。同時，鑒於醫療健康行業的大環境和政府政策，導致數據的利用過程可能會比較緩慢。

還有一係列問題亟待解決，比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。阿斯利康還計劃公開發表此次合作項目中的所有研究結果。而在未來，醫生將會看到哮喘患者的日常活動數據、遺傳標記情況和哪類蛋白質表達升高等信息。

據統計，數據分析體現的價值還不到5年前預估潛在價值的30%。不過在醫療領域卻又是另一番景象，因為法規會對此進行約束，從而產生阻礙。

對於治療像糖尿病、心血管疾病和呼吸係統疾病這類慢性病，物聯網的遠程監測與數據分析是一種革命性的治療手段。製藥企業需要做的是，創新他們的商業模式，為小範圍的目標人群提供精準的治療方案。

在世界上許多國家，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，臨床發展潛力無限。

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