Tensorflow深度学习入门与实战

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医疗服务精准与个性化的体检服务，学习将对个人的疾病风险做出提前预警，并做出提前干预与预防。从过去的十年看，入门医疗行业的增长主要来自于两方面：入门第一是内生增长，即产量增加、价格提升、新产品与业务的开拓(主要包括技术的升级)，这个逻辑仍然存在，而且相对于其他行业而言，医疗健康领域会有更为稳定和持久的增长机会;第二是外生增长，伴随着资本市场的力量，行业迅速向纵横两个方向延伸，并且未来医疗健康行业的并购整合可能会来得更加猛烈。

核心问题还是在于医疗行业的医院供给端的特殊性，深度医生掌握处方权，深度同时患者在需求端信息高度不对称，很难有决策权，因此无论平台需求量有多大，也较难对医院的供给端形成溢价能力，从而打破医院原有的经济体系。患者就医路径的改变会改善患者与医生的匹配，学习再加上医生的多点执业，学习会使得稀缺的名医资源逐渐从看大量的小病中解放出来，大医生与小医生、等级医院医生与基层医疗机构医生间的分工与合作会更明确，进而能为更多真正有需要的患者服务，互联网的筛选与匹配功能就能发挥作用。从这个产业并购发展的角度看，入门国内的这波内生增长和外生并购还处于较早的阶段。

目前交易类营收规模在整个市场规模中的占比非常大，深度其次是线上营销，占比最小的是用户增值营收规模。移动互联网技术的兴起，学习医药与互联网技术的结合使得信息流通成本大大降低，“去中心化、去权威化”是最显著的特点。

2、入门大数据将在互联网医疗领域发挥重要作用。

在如此激励竞争的环境之下，深度有三个方向还是能够发挥更多价值：一是早期VC。今天的中国医疗健康产业正处于历史上变革最为剧烈的时期，学习在这样一个大背景下，中国的健康产业将迎来快速发展的历史性机遇。

虽然整体看来目前整个大数据的商业应用方面还处在早期阶段，入门主要原因是目前普遍2C的流量模式无法产生结构化的医疗数据，入门2B的模式数据质量更好但积累速度较慢。同年12月，深度卫计委透露，我国正在制定精准医疗的战略规划。

在医保控费的大背景下，学习为患者提供更精准的诊断与治疗服务将是提高医保资金使用效率、学习降低医保费用的必然选择，而这无疑将依赖于精准医疗的发展。随着互联网医疗在医院、入门医生、入门患者和企业端的场景不断深入，健康险产品的通过线上和线下场景的个性化定制、体验和营销环节将被不断丰富，并将持续催生健康险的高速增长。