魔術師表演毫無破綻 看不出他竟是盲人

　　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、魔術師盲人診斷、治療和監測。

網站優化有助於提升網站權重，表演毫利於網站關鍵詞的排名和流量，在目前流量日趨減少的情況下，在網站優化上下功夫確實會有些幫助。作者：無破綻孫銘，無破綻互聯網運營學堂創始人，微信公眾號：互聯網運營學堂，微信號：jacksludocument.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。

在人人都是自媒體的時代，看不出自媒體平台受到了眾多企業的青睞，看不出企業紛紛開始轉移內容運營陣地，企業網站運營的工作漸漸受到冷落，但內容運營的精髓和本質都是一樣的我們知道，魔術師盲人在進行網站優化的過程中，魔術師盲人頁麵價值是我們優化最小的單元模塊，作為站長我們在做好網站結構優化，代碼優化，關鍵詞布局，站內鏈接建設這些細節問題之後，重點就是要對於網站頁麵質量進行詳細的規劃和優化了，那，我們需要通過那些指標來衡量我們頁麵優化質量度呢?好，今天筆者就和大家詳細分析下，網站優化頁麵質量的指標衡量因素分析。第四，表演毫頁麵的可訪問性這一點主要是我們在進行優化的過程中容易出現的低級問題，表演毫比如網頁打開速度慢，網頁布局混亂，甚至網頁有時候會出現宕機狀況，網站是通過一個個網頁組成的，保證網頁的合理布局和正常訪問是每一個站長都需要用心去做的工作，這就要求我們在進行網站優化之前甚至選擇空間商或者服務器，其次，頁麵的內容是否能夠**用戶需求，而並非為了優化而肆意亂造的很多無法閱讀的文章。第一，無破綻頁麵的質量因素分析頁麵質量我們可以通過兩個層麵去分析和思考，無破綻其一是頁麵本身的含義，比如文章的質量度，關鍵詞布局的合理化，其二，就是頁麵是否符合用戶搜索需求，符合用戶體驗，這兩者結合起來才是頁麵質量因素的評判標準，作為站長頁麵是優化的最小單元，當下優化原創內容僅僅是優化的基礎，關鍵是如何將優質的內容和用戶體驗度統一結合起來，這一點是我們提升頁麵質量度非常重要的思維策略。好，看不出以上幾點就是筆者針對頁麵價值和大家探討的細節問題，看不出作為站長我們要知道優化工作是一個細致活，除了做好正常優化之前，其實我們應該將目光重點放在這些優化的細節問題上，因為搜索引擎目的是為用戶服務，網頁是用戶最終訪問的結果頁麵，這個最小的單元出問題，直接會造成用戶體驗降低，即使網站再多的高權重外鏈，沒了用戶的支撐相當於地基出現問題，後期權重和排名的問題肯定會遇到非常大的影響。

第三，魔術師盲人頁麵流量的分析網站頁麵流量價值是直接影響成交轉化的，魔術師盲人在優化頁麵的過程中尤其是一些分類目錄頁或者新聞列表頁我們有必要統計出這些頁麵的流量來源和流量分布情況，盡可能的將這些分類目錄或者列表進行專項優化，不斷擴大範圍提升頁麵的流量展現，seo優化精準的流量是成交的前提要點，作為站長我們必須仔細的分析如何讓頁麵流量最大化，而不是僅僅盯著幾個主關鍵詞的排名就感到非常滿足，從而不思進取，優化我們要不斷改進優化策略，通過優化長尾詞輔助關鍵詞，各個方麵為網站提升流量做最充分的策劃。第二，表演毫頁麵流量成為有效訂單的轉化比優化的關鍵就是為網站提升有價值的流量，表演毫這就是筆者今天談到的第二點要素，有了流量之後，尤其針對企業網站我們最終關注的還是轉化，這邊我們就要通過兩方麵去分析和思索，首先就是通過優化的方式將更多有價值的比如輔助關鍵詞、長尾詞、相關關鍵詞優化上去獲得不錯的權重和排名，其次就要根據後台關鍵詞統計分析出每周每月我們網站流量所帶來的有效轉化，針對分析統計出高價值的詞語，摒棄掉一些有流量沒轉化的詞語，不斷提升我們的優化效率。所以在大數據商業探索的過程中，無破綻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、看不出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，魔術師盲人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。表演毫其次患者擁有精細化的數據就可以實現精準診療。那麽，無破綻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。

如果將這些與患者的行為、基因、分子數據連接起來，將會對醫療服務產生深遠影響。但同時，這個可能性要比5年前設想的大得多。

其中，醫療服務方麵臨的挑戰是如何管理這些源源不斷的數據流，並將它們應用到醫療中。相比之下，製造業、公共領域和健康醫療影響就沒那麽深了。

對於國家來說，可能需要調整醫療健康係統內的財政獎勵，並轉向以價值為基礎的醫療保健體係，更強調診療過程中“預防”的重要性，以此來推動個性化醫療的發展。原因有兩個，一個是需要臨床試驗證明;再一個就是數據共享與互操作的實現還存在大量問題。綜合來看，數據分析讓循證決策更精準更高效。但是它們有一個挑戰就是，要向更小範圍的目標患者提供治療方案。

隨著基因測序成本的下降、蛋白質組學(蛋白質分析)的出現，以及越來越多能夠提供實時數據流的傳感器、監視器和診斷技術的突破，患者的數據集將變得越來越精細。但是每個人的特征卻對定製化的服務很有用。

這樣在看到患者的一個病情完整數據圖後，醫院和其他醫療服務方就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理，從而節約巨額的醫療支出和改善生活質量。而且，阿斯利康將從公司的臨床試驗中選取50萬份樣本用於全基因組測序。

傳統意義上，診療依賴於病史、醫學檢驗和實驗室檢查結果。並且診療服務的重點也不是為了優化病人的體驗或體現診療價值。

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