精准医疗行业分析范文

导语：如何才能写好一篇精准医疗行业分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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4月中旬，美国一家名叫“Celator”的制药公司将“精准医疗”概念带入公众视野，不但在纳斯达克掀起一股“医疗风”，公司股价创下18天暴涨近10倍的神话，也成功“波及”了大洋彼岸的A股市场，相关概念股一路飘红。原因就在于该公司通过精准医疗的手段和新型药物结合，能够实现对重症白血病患者进行有效治疗。

这家位于美国新泽西州尤英市的生物医药公司Celator宣布，旗下的新药CPX-351经三期临床证实能让急性髓系白血病高危患者总体存活率显著提高，是精准医疗在科研领域的重大突破，或将改变现有的诊断、治疗模式，为医学发展带来一场变革。

CPX-351是公司利用其新型纳米载药技术结合cytarabine和daunorubicin两种抗癌药物的新剂型。在CPX-351中，两种药物的比例为5：1。Celator公司开发的新型载药系统技术能够最大限度发挥两种药物的效果并将其副作用降至最低。

精准医疗又叫个性化医疗，区别于传统模式和医学概念，是以个体化为基础、借助基因测序、蛋白质组学技术以及生物信息与大数据科学的交叉应用，对于大样本人群特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的。

由于精准医疗是生物信息科学与先进医疗技术交叉应用而发展起来的新型医疗模式，实现有效实施精准医疗，其前提就是要完善“精准诊断”技术，即以基因检测为核心的分子诊断技术。因此，在精准诊断之后还需要“精准治疗”，主要是靶向治疗技术，包括分子靶向药物、抗体药物、细胞免疫治疗、干细胞治疗等，尤以肿瘤市场的需求最为迫切。

全球范围而言，精准医疗市场的规模增长较为明显。根据前瞻产业研究院的《2016-2021年中国医疗机构行业市场前瞻与投资预测分析报告》数据显示，2005年，全球精准医疗市场规模为187亿美元，到2010年时增至335亿美元，2015年全球精准医疗市场规模则近600亿美元，预计未来五年间年复合增速将达15%，是医药行业增速的3―4倍。

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关键词:大数据；体系架构；医疗卫生

1引言

随着“互联网”+、大数据、云计算和物联网等新兴技术的不断发展和应用，医疗卫生领域的信息化程度和水平不断提升，随之产生的相关医疗数据也呈现爆炸式增长。医疗行业作为国家和社会发展的基础行业，其医疗数据蕴含着着巨大的价值。通过大数据技术可以有效地处理医疗卫生行业日益增长的各种数据，为整个医疗卫生行业的发展提供有效地决策支持。

2医疗大数据概述

2.1医疗大数据的概念。大数据(BigData)，通常是指多源异构、跨域关联的海量数据集合，其数据量特别大、数据形态众多、数据结构复杂，使用传统的软硬件及算法难以进行数据的存储、处理和分析。医疗大数据是传统大数据的衍生，指在医疗行业所产生的海量数据，包括患者就医、医疗服务、卫生管理和医学研究过程中产生的以患者为中心的众多数据[1]。2.2医疗大数据的特征。医疗大数据不仅具有传统大数据的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），还具有以下六点特有的特征[2-4]：（1）医学术语的复杂性。在医学领域中，医学术语涉及国外和国内医学术语以及外文与中文表达表述方式，存在术语标准不统一不精确、更新速度快等问题，使得医学术语和医疗数据在文字表达和语义方面复杂繁琐，尤其体现在我国的中医药领域的医学术语的复杂性。（2）医疗数据的多维性。患者在医院就医过程中，围绕着患者为中心，医疗数据会从多个维度产生，如医生从诊断治疗维度产生数据、医技从检查检验维度产生数据、护士从护理维度产生数据，数据的产生格式和要求不同，使得同一医疗行为存在多重维度的数据展示。（3）医疗数据不完整性。不管是手工记录还在借助于电子化方式记录医疗数据，均会由于各种原因导致数据记录不全或记录中出现纰漏缺失的情况存在，使得医疗数据不完整。（4）医疗数据的时序性。患者的就诊和治疗行为往往是多次的，不同的时间产生的不同医疗数据具有一定的时序性。此外，患者的检查数据如心电图数据等也都与时间有关。（5）医疗数据的隐私性。医疗数据中往往包括患者的隐私，如基本信息、健康状况等，这些隐私数据分布或隐藏在不同的地方，医疗大数据通过数据分析和挖掘，可能获得比较完整的患者隐私情况，使得医疗数据的隐私性呈现暴露化状态。（6）医疗数据的冗余性。医院在信息化建设过程中，由于厂家的不同、上线时间各异，信息孤岛普遍存在，同一患者在不同的信息系统中会产生重复的数据，这些数据分散存储在不同的系统中，使得医疗数据具有冗余性。

3医疗大数据应用体系架构

大数据技术已经应用在很多行业和领域中，通过分析和借鉴其他行业的大数据应用情况认为，医疗大数据应用体系架构应主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据交换共享和数据应用五个层次，以及标准规范体系、数据治理体系、运维管理体系和信息安全体系四个体系[5-7]。医疗大数据应用体系架构如图1所示。3.1体系架构的五个层次。3.1.1数据采集。数据采集的目的是采集医疗卫生机构所产生的数据，主要从各级医疗机构、公共卫生机构、医疗保险机构、全员人口信息库、居民健康档案、电子病历信息库和其他数据来源处采集医疗数据。医疗大数据的采集通常分为集中式采集和分布式采集，其中最关键的就是数据的采集、清洗、转换、装载，获取高质量符合需求的数据。3.1.2数据存储。数据存储是大数据技术的重要环节，医疗大数据量级别通常为TB至PB级别，存储方式包括结构化存储方式、非机构化存储方式以及分布式文件存储方式，其中结构化数据通常存储在关系型数据库（RDBMS）中，常见的关系型数据库包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非机构化存储方式需要用到NoSQL等技术，分布式文件存储方式可以通过Hadoop等技术实现。在医疗领域，PACS数据、电子病历、随访数据等主要以图像或文本形式存在。3.1.3数据分析。数据的分析方法是大数据技术的关键核心，主要包括三种方式：一是以分类、聚类、特征分析、关联规则、多维分析、回归分析为主的传统分析方法，二是以机器学习、数据挖掘、语义搜索、自然语言处理的智能分析方法，三是以自定义分析为主的分析方法。大数据分析由于数据海量，传统的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流数据分析方法。在医疗领域针对电子病历的自然语言处理技术和面向PACS图像的语义分析技术日益成熟。3.1.4数据交换共享。数据交换共享不仅要满足数据共享集成功能，实现数据的集中采集、分拣下推等，还需要很好的支持面向分布式的SOA架构，支持基于WebService、文档、DB等多种模式的更具有广泛意义的数据交换。实现业务内部的紧耦合、业务之间的松耦合，支持各种标准和接口规范，实现核心基础服务平台、各应用系统的集成和数据交换共享。3.1.5数据应用。数据的应用主要包括政府部门应用、医疗机构应用、社会公众应用和行业企业应用四个方面的应用。政府部门应用主要包括智能监管、决策支持、舆情监控等，医疗机构应用主要包括辅助诊疗、精准医疗、临床科研，社会公众应用主要包括个性化诊疗、慢病助治，行业企业应用主要包括药品研发和健康保险等。3.2体系架构的四个体系。3.2.1标准规范体系。医疗大数据应用体系架构的设计以数据处理为核心，在国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准的基础上制定并完数据接口标准规范、数据交换标准、元数据信息标准、数据采集规范、数据管理制度、数据质量规范等，建立医疗大数据应用体系的标准规范集。3.2.2数据治理体系。数据治理是对数据的全生命周期管理，主要包括两个方面：一个是数据质量核心领域，二是数据质量保障机制。其中，数据质量核心领域的内容包括数据服务、数据质量、主数据、元数据、数据全生命周期、数据模型、数据标准和数据安全等，数据质量保障机制包括章程制度、组织、流程和IT技术应用等。3.2.3运维管理体系。运维管理体系是保障整个应用持续正常运行的基础，主要包括管理对象、组织结构、服务流程、服务内容、响应措施和制度规范等。针对网络、主机、存储、数据库系统、中间件、终端外设运维等多个方面，建立持续改进的运维管理体系。3.2.4信息安全体系。信息安全管理体系涵盖安全策略、访问控制、信息安全组织、物理和环境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和业务连续性管理等，从规章管理制度和信息安全技术等方面构建全面的信息安全体系。

4医疗大数据的应用场景

4.1政府部门应用。在决策支持方面，传统的决策支持容易受主观因素影响，医疗大数据技术以数据为基础，以挖掘和分析为手段，能够客观全面地综合决策。政府部门主导的各级医疗大数据中心的建设汇集了海量的医疗数据，通过大数据技术宏观调控，调整各地医疗资源分配，同时为政府部门制定有关政策提供客观的依据。在智能监管方面，通过事前数据提示控制、事中数据监控管理、事后数据分析评价，全流程智能监管整个医疗行为的各个环节，对各医疗机构进行宏观评价和智能监管。在舆情监控方面，通过大数据技术自动采集和分析相关医疗数据，通过自动分类聚类以及提前预警，为合理处理医患关系，引导正确舆论提供支持。4.2医疗机构应用。在辅助诊疗方面，通过医疗大数据技术全面收集病人的在院体征、影像、随访等数据，综合多学科数据辅助诊断和治疗，建立临床大数据知识库，辅助临床工作者诊断、治疗和用药。在精准医疗方面，大数据技术在精准诊断、精准治疗、精准用药、精准预防环节中，通过基因测序精确存在问题的基因片段，使用靶向用药精准治疗，实现最佳诊疗方式。在临床科研方面，临床科研工作者常常面临数据获取难、数据量小、数据不全的问题，通过医疗大数据技术使用大数据搜索引擎可以一站式获取相关数据，利用大数据的分析方法和计算能力，探索新的医疗科研领域。4.3社会公众应用。在个性化诊疗方面，医疗大数据技术与移动互联网技术相结合，通过手机应用程序和可接入网络的可穿戴移动设备等，可以实时获取个体的各项体征数据和指标，使用大数据统计和分析技术给个体予以提醒和指导，使个体实时了解自己的健康状况，及时就医诊疗。在慢病助治方面，尤其针对肿瘤患者、高血压患者、糖尿病患者等受众诊疗和用药周期长，需要长时间监控各项指标，利用医疗大数据技术可以从历史数据、实时监控和预测数据等多个方面辅助慢性病治疗。4.4行业企业应用。在药品研发方面，通过医疗大数据技术在药品研发前期可以通过对受众进行大数据的需求调研、指标采集等以决定研发方向和投入，在药品研发过程中可以通过大样本和大量数据临床试验数据以确定药品的效果，在药品临床使用阶段可以通过临床大量患者的使用反馈效果不断改进药品，在药品上市阶段可以通过大数据技术做好市场规划和预测。在健康保险方面，通过医疗大数据统计和分析可以获取特定疾病的总体情况以及患者对于各类保险的需求，有针对地开展健康保险业务。

5医疗大数据应用面临的挑战

目前，医疗大数据的应用仍然处于初级起步阶段，面临很多问题和挑战，主要包括：（1）机制和标准不完善，国家关于大数据已经出台了很多指导性意见，但是涉及到具体的建设标准和技术规范还需要进一步细化完善，此外由于信息化建设过程中厂家各异，标准规范也各不相同；（2）关键技术需要突破，一是大数据的整合技术，尤其是针对医疗行业中的大量非结构化数据，二是大数据的存储技术，主要是分布式存储架构的建设，三是大数据的分析技术，对文本、图像等医疗数据的分析方法和能力需要创新；（3）数据的整体质量不高，由于我国的信息化建设的逐步进行的，在实际的建设过程中，基础数据缺失、数据错误等问题广泛存在，利用大数据技术采集汇总后的整体数据质量不高；（4）数据安全和隐私有待加强，医疗数据具有很强的隐私属性，是一类比较特殊的数据，如何从管理和技术层面保障大数据的安全隐私是现实面临的问题之一；（5）复合型人才的缺失，医疗大数据的建设和应用，不仅仅需要计算机与信息领域的专业人才，还需要对卫生管理、临床医疗、统计分析等方面有深入的了解，复合型人才的培养是大数据技术在医疗卫生行业应用过程中重要的环节[8-9]。

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1.1精准医疗与AI整合的成因

首先，AI通过算法的优化和深度学习技术，有效提升医疗诊断的效率和精准度。一方面，AI在更好的处理大数据，包括基因组数据、影像数据以及临床数据等方面为我们提供了有力的工具和手段。另一方面，当前医学研究数据的碎片化、数据利用的低效性及缺乏条理性和连贯性等现状，急需AI技术帮助人们通过大数据挖掘与分析把医疗大数据转换为支持临床决策需要的信息。精准医学的发展意味着今后将大量应用测序技术分析海量的生物数据样本，AI的引入有效解决了数据分析的效率与精准度，促进医疗行业加快进入精准医疗时代。其次，精准医疗活动为AI提供现实基础，为其提供海量数据样本及进行诊断结果的对比检验。精准医学是基于患者个人基因、环境、生活方式等方面的数据分析来制定个体化医疗，这就首先需要收集患者或受试者的基因样本进行基因检测，还需要采集分析患者的生存环境、生活方式、饮食状况等个人信息，除此之外，精准医学要深入解析遗传测序数据、研发个性化治疗方案，还需要建立有效的实验和药物筛选平台，以掌握不同基因型患者的药物代谢差异性，凡此种种，都会产生海量的数据[3]，精准医疗时代的来临为AI的发展提供了海量数据样本。AI需要用大量数据对其进行训练，因为只有用大量的带标签的数据输入神经网络进行训练，方便神经网络确定参数值，建立数据评价标准，而大量的遗传测序数据等为AI神经网络的训练提供了大量带标签的理想的数据样本。

1.2精准医疗与AI的整合带来新的隐私伦理问题

精准医疗和AI的交集整合、相生相进、系统生发，又产生了对患者隐私新的侵犯。因为一方面AI的发展需要收集大量的样本数据进行算法训练，以便在海量数据中进行精确计算，通过客观数据对未来进行高度精准的行为预测，并提供个性化医疗；另一方面，精准医疗要制定个性化治疗方案，则必须采集大量包括个体遗传基因在内的各种隐私数据，这也使患者个人的隐私受到了进一步威胁。借助AI这一强大的分析手段，一些非常敏感的个人健康信息可以十分方便地提取出来，一些隐私甚至处于随时被窥探的状态，个体对自身隐私日益失去控制。AI应用于精准医疗既是时展的必然趋势，二者的结合也是相生相长，系统生发的，我们对待精准医疗的AI模式不是担忧、害怕、逃避，而是我们主张在为人类福祉共同目的下为精准医疗的AI模式界定伦理边界，即不能让精准医疗下的AI技术按自身逻辑自由发挥，对AI技术在精准医疗的运用必须施加隐私约束，让其按照正确的人文方向前进。因此有必要对精准医疗AI模式下的隐私问题进行研究，以推进精准医疗和AI深入融合，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让精准医疗和AI更好地服务人类社会。

2精准医疗与AI整合的隐私伦理分析

2.1数据采集：精准医疗AI模式的精准造成患者的顾虑重重

致力于提供个性化医疗服务的精准医疗需要采集具有极强私人属性的个人数据，包括基因检测等，不可避免地需要对患者个人数据进行收集、处理和分析，由此可能会引起患者对个人数据泄露、被不合理利用等方面的担心。在数据采集时，为了能够获得个体的行为习惯等，必然要长期持续地收集大量的用户数据。个体生活习惯、生活方式、生存环境等有关的健康大数据信息，特别是基因数据带有极强的私人性特征，每个人都有特定的基因信息，通过基因信息就可以定位到具体的个体。AI应用于精准医疗，使得精准医疗借助AI技术实现更精准、个性化的目标[4]，同时AI的介入使得精准医疗不只是对未来疾病最准确的预测，还可以扩展到提供建议，指导人们对预测的结果进行更好的反应。但精准医疗与AI的强强联合加剧了人们的顾虑，因为这些非常敏感的个人数据也使不少患者心生恐惧，害怕个人医疗信息的泄露和不当使用可能带来如基因歧视等的不良后果，这重重顾虑导致患者难以放心接受精准医疗的AI模式服务。人们对精准医疗的AI模式的顾虑，将会使AI在精准医疗的运用受到抑制，从而精准医疗的AI模式给我们带来的各种可能的益处也将受到抑制。

2.2数据共享：个人数据的易取性加剧了患者对基因歧视的担忧

医疗数据的共享可能导致患者在不知情的情况下就被医疗机构或相关人员提取其相关信息，患者的一些隐私甚至处于随时被窥探的状态。如果智能系统掌握的敏感的个人信息被泄露出去，给个人、家庭甚至家族带来伤害，使恋爱受挫、夫妻感情损伤、参加保险被拒、就业困难等诸多问题，这些加剧了患者的心理焦虑和恐慌。据美国基因组资源国家中心1997年的一项全国性调查显示，在1000个被调查人中，接近67%的被调查者表示，如果雇主或健康保险公司能够得到检测结果的话，他们就不会做基因检测[5]。同时个体知道基因测试的结果也会给当事人造成巨大的心理压力，携带有某种遗传病基因的人会感到心烦意乱、焦虑不安。有关调查显示，在美国，从基因检测得知自己患有“亨廷顿舞蹈症”的年轻人的自杀率超过同龄人一倍以上。事实上，基因检测结果揭示的仅仅是一种患病的可能性，基因的表达受其他基因和环境等多种因素之间复杂的非线性关系的影响。人们对基因组测试结果往往容易促使个体片面理解或误解基因信息与疾病的关系、特别是与个人生活质量和健康的关系，这使致病基因携带者生活在一种无形的精神压力下。

2.3数据使用：数据的分析预测与数据监管的缺乏，隐私保护难以落到实处

分析遗传密码、性格特征、行为习性、生活轨迹、生活习惯等这些敏感的个人数据，给当前的隐私保护带来严重威胁。与大数据时代之前相比，现在更能挖掘出大量的个人隐私数据的潜在价值，且更难控制[6]。精准医疗面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于AI通过大数据对人们状态和行为的预测[7]。例如某零售商通过个人的网络轨迹历史记录分析，比家长更早知道自己女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。大数据的价值更多源于它的N次利用，而知情同意在数据的N次使用中难以实现。2016年10月我国国家卫生和计划生育委员会的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》虽然规定了医学研究要遵循知情同意原则，但对已经同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的，允许经伦理委员会审查批准后，可以免除签署知情同意书，但是并未写明是否还需要再次进行知情同意[8]。目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。但这对那些既是数据的生产者，又是数据的存储、管理者和使用者的商家来说，我们很难单纯通过技术手段限制商家对用户信息的使用，各行各业的利益驱使使得个人隐私权更容易被侵犯，用户往往无法确定自己隐私信息的用途，在医疗实践中保护患者的基因信息安全存在诸多障碍。因此，如何在AI的发展过程中加强对个人数据利用的管控和对个人隐私的保护，已成为必须关注的问题。

3精准医疗与AI整合中隐私伦理问题思辨

3.1把控数据使用的度：支持精准医疗AI模式应用最大化的同时避免过度拟合

科学技术的发展对人类隐私的冲击和威胁从某种意义上讲是不能完全避免的，我们直面AI应用于精准医疗带来的隐私问题，通过把控数据使用的度，实现精准医疗应用支持的最大化同时避免过度拟合。AI在精准医疗实际应用中存在一个重要的问题，即在利用神经网络方法进行疾病预测建模时，对已知训练样本集的学习训练达到什么样的拟合精度，才能使预报模型对未知样本具有最好的预测能力。利用深度神经网络的强非线性拟合能力进行个体未来疾病风险预测，精准医疗提供了海量训练样本，保证了在有足够的训练样本的前提下对预测模型进行合理分类，构造了相应的疾病预测模型，但在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测结果带来不利的影响。平衡好精准医疗训练样本的拟合度，既可以防止过拟合现象带来的预测结果的不准确，又可以通过遏制对个体敏感数据的全面采集分析捍卫个人数据隐私。把控训练样本的拟合精度，只提取与预报量相关度高且它们之间相关为零、没有复共线性关系的主分量。一方面可以浓缩众多预报因子的有用信息，减少信息重复和噪声重叠，提高预报精度；另一方面又不会因过度采集挖掘个人数据造成隐私侵犯。

3.2推崇隐私保护的整体性：精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼

精准医疗数据隐私的保护受多种因素的影响与制约，研究AI时代的数据隐私保护，必须以系统整体理论为指导，把数据隐私的保护作为一个系统看待。系统论的整体性诠释了隐私保护的整体性，精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼。首先，精准医疗的伦理规范捍卫个体尊严。作为精准医疗的基础与核心的基因数据显示出个体的特征、预期寿命，未来疾病的风险，以及对疾病、环境和污染物的易感程度等，还会显示家族其他成员的遗传倾向和信息，因此基因信息对个人具有重大意义，它是一个人最重要、最基本的隐私，关系到一个人的尊严和命运。随着AI与精准医疗的进一步深入，明确数据隐私保护的伦理原则是精准医疗应用的前提条件。其次，精准医疗的法律制度框架为数据隐私保护提供强大后盾。精准医疗需要对患者具体信息，如个人基因、环境、生活方式等方面的数据进行收集、处理和分析，由此可能会引发患者信息泄露、被不合理利用等法律和伦理风险。为解决患者隐私权问题，美国白宫2015年11月了《精准医疗隐私与信赖最终原则》，试图建立一个广泛适用的基因信息保护方面的原则框架，为实践中精准医疗的具体实施提供指导[9]。目前我国并没有针对基因信息进行专门的立法保护，相关的法律法规十分零散，对医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息的立法大都是原则性的规定，仅笼统提出公民的个人隐私受法律保护，没有进一步的细化条款，司法适用也缺少细化指导和统一标准[10]。构建保护精准医疗应用数据隐私相应的法律制度框架成为我国促进精准医疗发展的当务之急。再次，隐私保护的技术开发是对精准医疗应用数据隐私保护的有效措施。目前主要的数据隐私保护技术有同态加密、差分隐私、黑箱访问和防止推理攻击等[11]。个人隐私信息保护技术的日益成熟，精准医疗的伦理规范的确立和相应法律法规的完善，从整体上协同护翼个人隐私信息的安全。

3.3瞩目新事物的发展变化：及时调治捍卫隐私策略

应对精准医疗技术突破的新挑战技术发展带来的不断挑战、基因技术的安全性有效性的尚不明确和个人隐私保护的动态性要求我们必须瞩目新事物的发展变化，及时调治捍卫隐私策略，应对精准医疗技术突破的新挑战。一方面，隐私内涵具有动态性与多维性，从古代乡土熟人社会的人我界限的模糊到现代工业社会隐私意识的提出，从私人空间避遭他人干扰和侵害到个人拥有对自身数据的控制权等，隐私的内涵随着社会生活环境的变化而变化[12]。它也随特殊的情景如时间、地点、职业、文化、理由等诸多因素动态变动，这些都表明隐私保护须随着信息技术的演化而变化，隐私与技术之间相互制衡，二者在保持某种张力基础上实现着融合统一。另一方面，由于基因本身的独特性和复杂性，目前大多数的基因技术的安全性和有效性有待验证，这也导致基因组技术涉及的隐私尚不明确。AI与精准医疗的不断发展拷问原有的伦理和法律规范，导致现有的隐私保护策略的失效。凡此种种，精准医疗的复杂性、动态性、不明确性也不断冲击原有个人隐私保护的范围、重新定义个人隐私的行为和挑战个人隐私信息的管理。目前AI与精准医疗正处于酝酿爆发阶段，而更多新的基因组编辑平台的加入也将进一步扩充基因组编辑技术在疾病分子机制探究、分子分型诊断和靶向治疗等方面的潜在应用[13]。随着精准医疗技术体系的持续发展，必会打破原有的隐私保护边界，我们应树立与时俱进的隐私观。实时关注医疗领域新事物的新成就、新突破、新变化，在具体的实践中重新协商隐私边界，动态地调整隐私保护政策，是我们未来社会应对精准医疗技术突破的应有之义。

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一、指导思想

以新时代中国特色社会主义思想为指导，坚决贯彻落实重要讲话、重要指示批示精神以及省委省政府、市委市政府、县委县政府的相关指示精神，把疫情常态化防控作为经济社会秩序全面恢复的前提和基础，坚持把外防输入、内防反弹作为总体防控策略，落实早发现、早报告、早隔离、早治疗的要求，全面推行疫情常态化“三四五”防控工作模式，健全社会面管控常态化防控机制，推动疫情防控由多管齐下的应急状态向科学精准的常态化防控转变，为全面完成“一谷一城”和“六个XX”建设目标任务提供坚强有力的保障。

二、基本原则

（一）以人为本，科学防控。把人民群众生命安全和身体健康放在第一位，抓紧抓实抓细社会面疫情常态化防控，科学有序开展肺炎社会面监测报告、疫情处置和信息管理工作。

（二）突出重点，精准防控。根据疫情防控形势发展趋势变化，坚持属地管理、行管划分、突出重点、精准施策、精细防控，持续强化疫情分析研判，紧盯关键环节，补齐短板弱项，进一步加强重点人群、重点场所的管控，着力抓实抓细各项措施，进一步提高社会面疫情防控的精准性、精确性和有效性。

（三）健全体系，依法防控。健全社会面管控体系建设，在法治轨道上统筹推进重点场所、重点单位和重点人群防控工作，严格依法实施防控措施，加大行业防控力度，落实部门、行业、单位、家庭和个人的责任，提高依法防控能力。

（四）统筹兼顾，有序防控。落实区域、部门、社区和单位联防联控，加强信息共享，强化应急处置，实现疫情防控闭环管理。广泛发动群众，营造全社会支持、参与疫情防控的良好氛围。统筹疫情防控和经济社会发展，分析全县疫情形势，对全县公共服务类场所采取临时停业、分时限流、扫码测温、一米线等制度。有力有序推动复工复产提速扩面，在疫情常态化防控条件下加快恢复生产生活秩序。

三、责任分工

（一）县卫生健康局：负责对医疗废物分类、收集、整理工作。负责医疗机构、口腔诊所、医疗诊所、村卫生所、医疗整形机构等场所疫情防控工作。

（二）县教育局：负责中小学校(职业学校)、幼儿园及校外教育培训机构等场所疫情防控工作。

（三）县工业和信息化局：负责工业企业疫情防控工作；负责移动、联通、电信等场所疫情防控工作。统筹推进工业企业复工复产工作。

（四）县公安局：负责外出和流入人员及车辆管控。负责看守所、拘留所、洗浴、酒吧、宾馆等场所疫情防控工作。

（五）县民政局：负责养老院、彩票站、殡仪馆、救助站等场所疫情防控。在疫情防控期间，加大对困难群体的救助和关怀力度。

（六）县人力资源和社会保障局：负责就业培训及各类用工用人招聘活动疫情防控工作。

（七）县生态环境局：负责对医疗废物转运、贮存、处置工作。

（八）县住房城乡建设局：负责建筑企业、房地产开发企业、重点是建筑施工工地流动人员，特别是农民工的宣传、防护、预防工作。负责公园、燃气、供热、供水、物业管理中心等公用事业单位的疫情防控工作。负责早市、露天市场等场所疫情防控工作。

（九）县交通运输局：负责公路、客运场站、货运企业及班线车辆、出租车（含网约车）的疫情防控工作。

（十）县农业农村局：做好农村人居环境综合整治监督检查工作，控制疫情在农村扩散。

（十一）县市场监管局：负责干洗店、商店、餐饮业、外卖行业、快递行业、药店、蛋糕房、熟食店、母婴用品店、装饰装修店等场所疫情防控工作。负责农贸市场、农村大集等场所疫情防控工作。

（十二）县商务局：负责大型商超、超市等生活必需品场所疫情防控工作。

（十三）县文化和旅游局：负责KTV、舞厅、网吧、健身房、室内儿童娱乐场所、台球厅、乒乓球馆、全民健身中心、图书馆、文化馆、景区景点等场所疫情防控工作。

（十四）县直机关党工委：负责协调县直各机关单位的疫情防控工作。

（十五）XX海关：负责对朝口岸场所疫情防控工作。

（十六）县发展和改革局：负责金融机构各营业场所的疫情防控工作。

（十七）县开发区管委会、各乡（镇）政府：负责属地疫情防控工作。

四、工作要求

（一）强化责任落实。进一步压紧压实各成员部门责任，提高政策执行力，坚决杜绝有章不循、弄虚作假，力戒形式主义、。坚持应急处置与常态化防控相结合，针对关键环节和风险点抓紧抓实抓细防控措施，切实做到外防输入不放松、内防反弹不松懈。

（二）加强信息报送。加强疫情防控督导督查，各成员部门要确定联系人及联系方式，健全完善“日报制”“零报制”等制度。

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2015年，国内整形达到1000万人次，行业营业额大概为2000～3000亿元，把不合规、非法市场或一些缺少执照转型做医美服务的机构全部算在一起，这个市场的份额大约在8000亿元左右，每年基本上是30%的增速。

现在国内约有6000多家合规的医美整形机构，但是相对台湾和日本还是非常少的。现在资本市场以及参与投资的名人明星也在不断通过投资进入医美行业，或者称之为“泛美业”。

新氧的成立正是在三四年前看到了这个市场的潜力。在进入这个市场的时候，我们发现求美者非常需要不同案例和不同用户之间的信息交流帮助自己选择和判断。但是当时医美市场上这些内容是非常稀缺的。我们当时做了大量翻译工作，把比较先进的韩国案例、内容、消费信息翻译到国内给大家提供医美科普内容。现在新氧APP激活总数在1200万左右，月活400万左右，而网友自发在平台上撰写的整形日记累计超过120万篇，内容形式丰富，社区活跃度也很高。目前，我们的电商平台每个月交易额超过2亿元，大约5000家医美平台和15000名医生入驻我们的平台，融资已到C轮。随着用户增多，我们适时推出了相关的医疗金融以及整形保险增值服务，同时还设计云诊所模式，让这个链条更加完善。

那么，医疗品牌怎样做品牌市场推广呢？

过去很多人对医美行业不清楚，以及受负面信息影响，都戴着有色眼镜看待这个行业。对于有需求的医美用户而言，他们排斥广告，最需要看到的是效果。我们如何营造这部分人群的安全感，就成了营销推广的主要使命。

第一个任务是了解用户。人们为什么需要整形？想要整容的人群内心画像是怎样的？经过大量分析，我们发现符合消费升级的用户心理是有标签的，可以排列出四个层面：爱美标签、认同标签、自信标签和及时享乐标签。依据这些标签，我们在今年2、3月做了十个小视频，这十个视频分别通过用户访谈时的话语代表不同的价值观。这些短视频作为很好的内容素材可以配合事件营销和议题策划。

首先是内容营销。我们打造了医美行业流量第一的微信号，用了一年多时间，每月大约覆盖2100多万用户。这是如何做到的呢？首先，保持每天更新；其次，内容要契合现代人对娱乐八卦的需求；最后，把内容更好地分发。除了进驻不同的自媒体头条号，我们开始尝试多元化的内容形态，比如医美视频节目和明星整形教室，一周一次的原创文字+视频播报，目前在全网播放已经超过了3亿。

其次是事件营销。做事件营销不只是为了和用户及粉丝互动，还要考虑影响医院，要让医院、医生认同我们的模式，并愿意为我们背书。所以我们开始做“品牌盛典”，邀请许多医院负责人参加，从不同维度行业信息，包括投资圈如何看待医美行业发展、医生之间的医学技术交流等，并邀请科技、时尚、泛生活类的主流媒体进行对谈。活动之后我们“医美白皮书”，结合新浪微博和百度知道等数据平台，让大家知道整个行业现状。新氧的发展概念也融合到了白皮书里，比如云诊所对行业未来会产生的影响等等。白皮书的目的，最终还是为品牌做背书。此外，我们也参与到一些娱乐行业活动中，增强我们与用户之间的关联度。

第三个部分是基于行业特性，从时尚娱乐、娱乐、泛生活的角度与用户产生关联。借势传播尤为重要。因为可以把话题用更加软性、科普、娱乐的方式放到年轻人喜欢看的综艺、网剧、谈话节目中，做多方位综艺植入。我们尝试在不同的内容栏目或适合贴片的网剧做植入，比如《太子妃升职记》、《整容记》等。

通过这些尝试，我们整理了一些找到优质合作内容的规律：首先，挑选大IP改编的现代时装剧，古装剧、神怪剧都不适合我们的用户；其次，要有小鲜肉和小花旦，这些是流量担当；最后，是配合视频网站，视频网站有很多用户精准的产品。选剧的主要原则就是正能量、不腹黑、不脑残、不过度肤浅。

篇6

大多数的行业从业者认为，目前1000美元的检测成本是一个临界点，是企业扩大规模、提前布局的最佳时期，因为此时会有一些先行者、极客、高收入者愿意去尝试，这些先行者会为后面的普及做出一些基础数据积累和先导作用。

驱动更多的人来认识检测，这并不是一两家公司就能完成的事情，还需要其他行业的参与者，所以华大找来了英特尔、阿里巴巴共建精准医疗开放云平台，凝聚IT企业、基因和生命科学机构及公有云服务提供商的医疗云平台――BGI Online。

但关于基因检测最大的争议还将长期存在，主要集中在道德伦理层面，但整个产业发展趋势已经势不可挡，就像尹烨说的，基因检测只是一个人类认识自我的工具，与计算机技术这些无异，任何技术应用都会带来正向和反向两个方面，这个时候就需要道德、法律等来建立健全整个行业的行为规范。

编读飞信：

如今，国内癌症患者接受基因检测已经非常普遍，但是国内患者往往拿到的只是一份基因检测报告，却没有顶尖肿瘤专家的分析和治疗方案的精准制定，很多报告没有意义，是否意味着形式大于内容？

Re：文中提到的白血病，HPV等疾病已经有了完整的治疗方案，但基于基因检测的精准治疗对于不少癌症疾病来说还只是刚刚起步，基因检测之后还需要考虑是否有合适的治疗方案以及靶向药物的治疗。但这并不意味着形式大于实质，基因检测最大的意义在于它能够防患于未然，只是完善整套基因方案仍需要时间。

“微”往来：

【美团和大众点评：道不同而相谋】一个图谋锦上添花，一个急求雪中送炭，这是双方体量不等却能平等换股的基础背景，而大众点评的战略力加上美团的执行力，才是最好的组合。

@小小小灰灰：如今BAT三分天下，互联网公司只能抱团过冬，之前就有滴滴快的合并，58赶集的联姻，新美大的前景如何不好说，但是总比孤军奋战来得胜算大。

【谷歌、推特争夺中国小企业】尽管国际互联网平台看似离我们“很远”，但不妨碍它们的“中国生意”越做越大。

@我等红杏出墙来：谷歌推特的用户数量大，广告的形式也比较灵活，选择与他们合作开拓海外市场倒是一个不错的主意，但是用户对广告本身存在排斥心理，宣传效果还是有待考证。

篇7

一、防止返贫监测和帮扶工作开展情况

（一）精心制定方案。根据省市防返贫监测工作安排部署，县脱贫攻坚办立即组织部分乡镇和行业部门进行专题研究，起草制定《县防止返贫监测和帮扶工作方案》，多方论证并反复征求乡镇和部门意见，修改定稿印发，细化明确防返贫监测工作步骤、要求和行业责任分工。为强化工作落实，县委、县政府将该项工作纳入脱贫攻坚年终考核。

（二）精准锁定对象。县脱贫攻坚办牵头组织行业部门，制定监测对象识别标准，汇总行业部门和乡镇报送对象，开展行业比对并反馈乡镇走访评议，及时纳入监测对象。目前全县累计开展3次动态识别，精准锁定边缘易致贫户986户2173人，其中致贫风险因大病457户1088人、因残161户347人、因就业不稳22户51人、因产业失败5户9人、因突发事件17户37人、因学2户7人、因疫情31户89人、因灾235户439人、其他56户106人；锁定脱贫不稳定户542户1327人，其中返贫风险因大病185户437人、因残67户159人、因就业不稳57户172人、因产业失败4户16人、因突发事件10户32人、因学4户17人、因疫情12户25人、因灾1户3人、其他202户466人。按照程序对脱贫不稳定户和边缘易致贫户采集相关信息并完成系统标注。

（三）精细动态监测。对锁定新增边缘户逐户落实帮助责任人，利用挂牌督战遍访对所有监测对象逐户走访，分析“一超六有”“三落实三精准三保障”等方面存在的短板问题，并结合全县“扶贫走访日”“扶贫工作日”“乡镇集中攻坚日”等活动，开展常态化监测，建立监测工作台账。

（四）精确开展帮扶。县委县政府针对致贫返贫风险，及时落实边缘易致贫户帮扶责任人，特别是边缘户存在的短板问题，先后出台了边缘户住房保障措施、医疗救助实施细则等一系列政策制度。县级行业部门和乡镇党委、政府对监测对象存在的短板问题分商研讨，精准制定帮扶措施，分层分级落实责任，限时帮扶补短。

结合监测对象的家庭实际情况，累计制定帮扶措施2823条，其中落实低保保障措施977条，覆盖635户边缘易致贫户和342户脱贫不稳定户；落实困难残疾人生活补贴和重度护理补贴措施33条，覆盖26户边缘易致贫户和7户脱贫不稳定户；落实协调子女赡养措施6条，覆盖2户边缘易致贫户和4户脱贫不稳定户；落实教育政策48条，覆盖22户边缘易致贫户和26户脱贫不稳定户；落实产业奖补措施4条，覆盖1户边缘易致贫户和3户脱贫不稳定户；落实务工就业奖补政策289条，覆盖10户边缘易致贫户和279户脱贫不稳定户；落实医疗保障政策802条，覆盖635户边缘易致贫户和342户脱贫不稳定户；覆盖561户边缘易致贫户和241户脱贫不稳定户；落实危房改造政策664条，覆盖624户边缘易致贫户和40户脱贫不稳定户。

一是因大病、因残。全县252户脱贫不稳定户和618户边缘易致贫户因大病、因残存在致贫返贫风险，制定帮扶措施1774条（其中边缘易致贫户1275条、脱贫不稳定户499条），通过落实边缘户医疗保障和住房保障，引导务工和发展产业，综合保障等政策，确保不致贫不返贫。

二是因就业不稳。全县57户脱贫不稳定户和22户边缘易致贫户因就业不稳存在致贫返贫风险，制定帮扶措施117条（其中边缘易致贫户36条、脱贫不稳定户81条），通过落实公益性岗位和拓宽就业渠道引导务工就业，落实就业奖补政策，综合保障等政策，切实解决家庭返贫致贫风险。

三是因产业失败。全县4户脱贫不稳定户和5户边缘易致贫户因产业失败存在致贫返贫风险，制定帮扶措施13条（其中边缘易致贫户8条、脱贫不稳定户5条），通过落实小微产业奖补，引导发展产业、提供技术支持，引导务工就业、住房保障、综合保障等政策，切实解决家庭返贫致贫风险。

四是因突发事件。全县10户脱贫不稳定户和17户边缘易致贫户因突发事件存在致贫返贫风险，制定帮扶措施44条（其中边缘易致贫户30条、脱贫不稳定户14条），通过落实综合保障、基本医疗、危房改造，产业奖补、务工奖补等政策，切实解决家庭实际困难，确保“一超六有”稳定达标。

五是因学。全县4户脱贫不稳定户和2户边缘易致贫户因学存在致贫返贫风险，制定帮扶措施14条（其中边缘易致贫户7条、脱贫不稳定户7条），根据监测户家庭上学学生实际情况，落实困难学生补助、三免一补、教育救助基金、助学贷款等政策、对家庭仍有困难的，落实综合保障政策，消除因学致贫返贫风险。

六是因疫情。全县12户脱贫不稳定户和31户边缘易致贫户因疫情存在致贫返贫风险，制定帮扶措施74条（其中边缘易致贫户53条、脱贫不稳定户21条），通过制定降低疫情影响十项措施，落实危房改造、综合保障、基本医疗、引导外出务工就业、发展农业生产等措施，消除疫情致贫返贫风险。

七是因灾。全县1户脱贫不稳定户和235户边缘易致贫户因灾存在致贫返贫风险，制定帮扶措施371条（其中边缘易致贫户369条、脱贫不稳定户2条），通过落实住房建设、综合保障、引导务工就业和发展产业等政策措施，消除致贫返贫风险。

八是其他原因。全县202户脱贫不稳定户和56户边缘易致贫户因其他原因存在致贫返贫风险，制定帮扶措施416条（其中边缘易致贫户103条、脱贫不稳定户313条），根据监测户家庭实际情况，通过落实“一超六有”，综合保障、引导务工就业和产业发展等政策措施，提高家庭收入，切实解决家庭实际困难，消除致贫返贫风险。

目前，全县监测对象住房、医疗等突出短板问题得到有效解决，返贫、致贫风险已全部消除。

二、探索建立解决相对贫困长效机制省级试点工作开展情况

县委、县政府紧紧围绕“幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶”目标，从就业促进、产业扶持、教育救助、健康保障和基本公共服务均等化等全面探索实践。

（一）深入调研。县委、县政府按照省、市探索建立解决相对贫困长效机制工作安排部署，分解明确责任分工，县级各行业部门积极开展实地调研。

（二）会商研讨。县脱贫攻坚办组织行业部门，对相对贫困的识别标准、工作突破口和着力点深入研讨，理清工作思路。

（三）制定方案。县脱贫攻坚办在汇总各行业部门调研结果和会商研讨的基础上制定全县工作方案。各行业部门结合县总体部署和调研结果，制定形成行业部门工作方案。

（四）稳步推进。结合防返贫监测、挂牌督战等重点工作，全县各级各部门以不稳定脱贫户、边缘户等群体为主要工作对象，重点从区域产业发展、劳务就业、住房提升和政策保障等方面着手，试点实行医疗救助、住房保障、产业发展等帮扶提升政策，在确保基本生活同时提升质量。

三、主要做法

（一）全盘谋划。县委、县政府高度重视，对工作总体部署安排、推进落实、细节把控、结果反馈深入探讨、几上几下征求意见，全盘谋划，切实做到谋定而后动，实现工作安排部署科学、细节把控到位，工作过程扎实，确保工作效率和工作质量。

（二）压实责任。结合工作总体要求，强化党委政府主体责任，压实行业部门分工责任，调动帮扶干部积极参与，全县上下一盘棋，干部职工凝心聚力，合力克难攻坚，工作推进有序。

（三）强化统筹。一是强化工作统筹，把防返贫监测、解决相对贫困试点等工作和挂牌督战、全县“百日攻坚”行动、常态化“查问题、找不足、补短板”及问题清零行动等工作有机结合，统筹推进。二是强化力量统筹。县脱贫攻坚办统筹调度，乡镇具体落实，充分利用每周扶贫工作日、每月扶贫走访日和乡镇集中攻坚日等，组织帮扶干部逐户走访调查，突出重点、把握难点，逐项分析，制定措施及时帮扶补短，确保工作一体推进，结果真实。

（四）跟踪指导。一是召开培训会，对工作内容、要求、步骤、难点等进行细化解读，提升业务水平。二是及时调度，先后制定《县防返贫监测对象审核标准》、《关于进一步扎实做好防返贫监测帮扶工作的通知》等文件，对工作推进中存在问题进行剖析，对下一步工作安排部署，确保工作推进有序。三是巡回指导。成立专项督导组，对乡镇开展全覆盖督导，了解掌握工作推进落实中存在的问题和困难，会商研讨制定措施，及时纠正工作落实中不严不实、不精不准等问题。

四、下一步工作打算

（一）加强监测对象动态化管理。按照中、省监测对象识别标准，进一步细化完善全县监测对象识别标准细则，重点关注因病、因残、因灾、因肺炎疫情影响等引发的刚性支出明显超过上年度收入和收入大幅缩减的家庭，对新发现的监测对象及时按程序纳入，对已化解风险的对象，及时调整帮扶政策，实现进退有序，确保不漏一户，不掉一人。

（二）持续开展常态化预警监测。结合全县扶贫工作日、扶贫走访日等活动，常态化对监测对象“两不愁、三保障”情况进行动态监测，健全完善动态监测管理台账，建立完善补短救助快反机制，确保监测到位，补短及时。

篇8

关键词：大数据；精准营销；信息流；广告投放

引言

随着信息技术时代的不断发展和进步，广告已经融入我们的生活当中，并给我们的生活方式带来了巨大的改变，大数据+广告营销的模式贯穿我们的生活。然而，目前广告投放存在一些弊端，近年各个平台的广告肆无忌惮地传播，广告无法精准推送给潜在客户，垃圾广告多，企业的广告费被浪费。本平台目前使用的标签定位，用户选择最高只有二级标签，用户画像分类不够精准，广告投放精准率低。鉴于此，本团队提出基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略研究，以精准营销作为技术出发点，研究精准度更高、投入小回报大的广告投放模式，为当前的营销行业提供新的模式参考。与传统的互联网广告不同，当前的互联网广告是信息流广告的时代.信息流广告是一种隐藏在信息上下文中，和上下文的内容相接近，而且是展示在社交媒体使用者好友动态或者资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。与传统的互联网广告相比，信息流广告穿插在内容流中的广告痕迹并不显著，容易被平台使用者所接受，对平台使用者来说体验是相对较好的，对广告主来说能够运用精准的用户标签进行精准投放。大数据时代社交平台精准营销需求大，社交平台使用频率高、用户多、黏性高，且移动社交的用户规模逐年增长,通过手机上网的互联网用户比例高达99.7％[1]，广告价值高，可以实现高效率，低成本的精准营销。

1文献综述

1.1国内研究现状

在《电子商务背景下个性化精准营销策略研究》一文中，李海波(2016)认为当代互联网信息普及快速发展，关于精准营销的概念被大家熟知，并逐渐发展成为一种全新的精准营销理念。为此对个性化精准营销的内涵及其特征进行针对性的研究，并对营销策略进行分析和探讨[2]。个性化的精准营销可以提升用户个性化的服务水平、加快企业信息化进程以及制定企业精准定位。未来的电子商务与精准营销之间相结合，将会成一种流行的营销趋势。将精准营销应用在实际领域上，张恒（2016）针对精准广告投放领域进行了总结。精准营销的发展趋势还存在局限性，体现在精准营销主要集中在广告传播上，并没有从完整的营销过程角度进行策划。因此，未来应在广告传播的基础上将精准营销理念融入产品设计[3]。牛耀红（2017）针对多个社交平台的本质角度进行研究：站在广告主的角度，挖掘用户数据并构建数据库，给用户贴上标签，实现精准营销；站在受众群体的角度，提高用户的体验感，适当在微信朋友圈广告下点赞和留言，提升用户参与互动，从而提高用户黏性；站在平台的角度，作为社会化的媒体平台，追求商业化的同时，搭建用户体验和企业的商业行为平衡的桥梁，传播商业化信息的同时也要时刻关注用户的自我表达，及时做出反应[4]。基于信息流广告投放的研究，在关于微信信息流广告投放的初步研究等代表性文章中，范昕伟（2016）指出，微信的朋友圈是基于用户链接，它穿插在内容流中的信息流广告更像是“朋友”更新的信息[5]。

1.2国外研究现状

中西方的思维方式与文化背景存在差异，对精准营销的广告投放研究有不同的看法。国内外相比，国外精准广告投放的研究更加关注的是传播与营销理论层面的探讨。精准广告投放的研究成果受到国外学者们的广泛关注。已有部分的研究成果不断在现实中实践运用，例如运用基于K/Means的聚类方法对用户进行细分，此算法是基于大数据的客户聚类分析，该技术能够解决实践中精准营销的问题，将精力集中在有需求的客户，面向大数据分析的算法实现并行化。在《ToTheCloudBigDatainaTurbulentWorld》一书中，VincentMosco（2017）借助大数据挖掘技术，介绍了广告传播未来的发展趋势，将更趋精准，所投放的广告能更加吸引到受众群体的注意力[6]。CraigDempster、JohnLee(2017）通过对平台投放广告发展趋势的研究，各大信息流平台所衍生的广告投放技术，将出现众多关于广告投放技术的团队，对数据进行实时的测量，挖掘有效的客户信息，提高广告投放的精准度，通过大数据挖掘分析客户信息形成精准的客户定位，从而更加高效的开展营销活动[7]。

2精准营销实现的意义与要点

2.1精准营销使广告主和用户实现双赢

精准投放出现之前，大部分广告是在盲投。这样就可能会导致广告在不是很合适的地点、时间、环境里呈现到用户的眼前。到了2019年，微信，淘宝，今日头条，抖音等产品的推送越来越精准，通过精准营销的实现，广告可定向与之对应的用户群，给到用户喜欢的广告，减少推广成本，提高推广效果；例如微信会结合你平时浏览的文章，通过朋友圈推送相关的产品，刺激我们消费。因此，广告精准投放的重要性就是在对于广告主和媒体做到降低成本提高效率的双赢局面。

2.2基于DMP平台可以实现精准营销

DMP平台(Data-ManagementPlatform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台[8]。

3基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略

3.1标签优化方案

社交平台的精准广告是一种以用户为中心的广告运营模式，在精准定向传播的基础上，时刻关注用户的反馈效果对广告的效果进行分析和研究，实时调节。通过使用人群定位系统，更加精准的标签定义，优化文案素材来提高转化率点击率、降低成本，也保证曝光量。在精度提升方面，本项目通过贝叶斯算法关联分析和基于K/Means的聚类分析，构建用户浏览行为的概率计算，描述用户画像，将现有的二级标签细化到四级标签，建立回归方程模型，而后根据回归分析，将两个自变量调整成四个自变量，将精准营销的精确度从原先的55%提升到70%，精确度大大高于传统的营销模式（如图2所示）。具体来看，行业标签中细分为交通、新闻资讯、服饰鞋帽箱包、教育、生活服务、金融、商业服务、娱乐休闲、孕产育儿、旅游、房产游戏、餐饮美食、医疗健康、体育运动、美容个护、家居互联网电子产品以上18个一级标签，在对应18个一级标签[9]，精准细分124个二级标签，二级标签有汽车租赁、娱乐女鞋、职业教育、购物平台、银行、农林牧渔、文化艺术等二级标签再往下细分256个三级标签，三级标签有书法、机票、心理治疗、运动包、家居装饰等；三级标签再精准细分为313个四级标签，有硬笔书法、国内机票生鲜等。

3.2方案实际应用及效果监测

目前项目需要解决的关键问题是——如何在某公司原有的社交平台营销基础上提升广告投放效益。本团队将改进后的精准广告投放营销策略应用到某公司的营销平台上，以下为案例展示。

3.2.1项目投放案例展示（1）案例背景——佛山市A投资信息咨询有限公司。今年，某公司接到佛山市A投资信息咨询有限公司的广告投放业务，需要某公司为其进行客户定向广告投放，增加曝光度，于是本项目团队将所研究的社交平台精准营销广告投放方案应用于此。（2）方案实施。根据对该公司的行业背景调查与需求分析，本项目团队发现该公司目前存在以下问题：用户数据搜索精准度低，产出线索多为无效，故客户的持续性转化率较低、增长缓慢，针对此问题，选择一款基于行业目标和客户特性而智能获客的平台是非常关键的，因此，本团队成员根据精准营销研究方案提出了以下几点解决方案。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户，提升客户转化率。本项目服务的某公司DMP平台拥有2亿+企业数据辐射能力，可依据用户输入的关键词快速贴标签建立目标客户画像，再结合强大的系统数据算法，为客户匹配吻合度最高且比较活跃的企业，该企业首先应该选择某公司的平台匹配合适的客户。B.以四级标签体系方案为基础，精准选定目标用户。作为初创企业，佛山A投资公司首先应该在旧客户聚集地进行大范围投放，在标签定向测试了一段时间之后，再在佛山各区进行大规模广告投放。一开始，优化团队采用LBS定位的功能，在旧客户聚集地禅城区为半径向外辐射，查找25-40岁对融资咨询、财务投资有需求的用户（如图3、4所示），之后，广告再覆盖佛山禅城、南海和三水等各区。C.结合兴趣标签，添加广告关键词。社交平台广告落地页的优化思路，是以客户浏览、下单转化为核心目标。本团队建议将原价3561元现价仅299元的超高优惠活动设置在首屏关键位置，从而吸引用户点进去提升公司整体转化率。（3）案例效果。本团队在广泛定向的同时，精准锁定对融资咨询方面有兴趣的用户，提升了佛山市A公司的线索产出效率，截至目前，已经有5w+高质量的有效线索，客户转化率由原来的11%提升到30%，最终4k投入带来6w+的营业额。（4）案例总结。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户。融资咨询类商家主要围绕本地推广、线索收集等方向智能匹配目标客户，提升客户转化率。融资咨询行业对广告呈现有着特殊要求，比如体现服务专业度、关键词吸引人的广告图。B.了解目标客群特征，选择中小企业对咨询有需求的中高端人群。C.为了第一时间建立起用户对品牌的好感，在落地页首屏位置即加入优惠活动广告关键词，通过展示及其具有吸引力的限时优惠活动等内容赢得用户关注，并进一步促进用户留资购买。

篇9

易传媒近期的一份《中国互联网广告核心数据白皮书》，集中整理了包括零售、奢侈品、服饰、旅游、医疗等重点行业，在不同类型的网站投放广告的点击率效果分析。报告指出，如果根据”理所当然”的网站频道选择投放，事实上可能会窄化了广告原来可以有的更大覆盖和效果。

数据发现，服饰类及通路零售类广告(见图1-2)，意外的在健康网站上投放效果较好。根据艾瑞iUserTracker，2012年4月数据显示，健康类网站36岁及以上人群TGI指数超过120。36岁以上人群作为家庭消费主要决策族群，偏向于关注家庭相关类别产品，因此对于服饰类及通路零售类广告，拥有更高的关注度。另外，通路零售类广告，在母婴网站上投放效果也较好，值得关注。

图1、服饰行业媒体点击率分析

图2、零售行业媒体点击率分析

奢侈品广告，除了在娱乐消费类网站上表现如同其它行业一样出色之外；特别的是，在母婴类网站上获得较好的效果(见图3)。据人群数据显示，浏览母婴类网站的多数为年轻妈妈，而由于妈妈人群有一定的购买力，因此对于奢侈品也会表现出一定的兴趣。

图3、奢侈品行业媒体点击率分析

旅游运输类广告，通常在音乐网站和职场招聘网站表现突出(见图4)。值得注意的是职场招聘网站，一般而言，浏览这类网站的大部分是毕业生或者求职者，前者有空闲时间和精力可以旅行，所以更倾向于了解旅行类资讯；后者普遍有一定的经济基础，因此对旅行类的广告较为关注。

图4、旅游运输行业媒体点击率分析

医疗保健类广告，在房产网站及生活网站上点击率较高(见图5)，这类网站的浏览受众较关心生活质量，较注意身体健康，且有一定的经济实力，所以会更关注医疗保健类广告。

篇10

“医疗与移动的相互碰撞形成移动医疗的火花，以此满足中国人多种多样的医疗需求。”微软大中华区软件架构前首席顾问杨枫目前在移动医疗领域创业，日前接受本报记者采访时介绍，中国人口老龄化、环境污染带来的慢性病人群增长等情况，依靠现有的医疗条件没能对其进行科学管理，移动医疗的市场才会受此关注。

国际医疗卫生会员组织HIMSS对移动医疗给出的定义为：mHealth，通过使用移动通信技术——例如PDA、移动电话和卫星通信来提供医疗服务和信息。它为发展中国家的医疗卫生服务提供了一种有效方法，在医疗人力资源短缺的情况下，通过移动医疗来解决医疗问题。移动医疗应用和服务包括：远程患者监测，视频会议，在线咨询，个人医疗护理装备，无线访问电子病例和处方等。

GSMA（全球移动通信系统协会）预测，到2017年全球移动医疗市场的发展将带来230亿美元的收入，主要的动力来自于降低医疗保健成本，以及加强医疗服务范围。根据Cube Labs调查数据显示，目前世界上有62%的内科医生使用平板，50%的医生会将平板用于临床诊断，71%的护士在工作中使用智能手机，移动终端在医护人员中已达到一定的普及。

而除了在医院里已经具有这种基础，中国拥有全球最大且发展最迅猛的手机用户人群，移动通讯需求及习惯多种多样。

一位不愿具名的风投人士告诉记者，单就中国境内，每年医药的销售是8000多亿，营销的费用1700多亿，销售完全是用市场费用的投入来撬动。“药企口袋很深，钱很多，而且非常容易撬出来。”因此目前为药企营销并向其收费也是一种可能性较大的盈利模式。

国内移动医疗的兴起

创业投资早已嗅到移动医疗庞大的市场。有媒体报道，2011年，春雨天下软件公司曾获得蓝驰创投300万美元投资，2012年B轮融资规模已经攀升至800万美元；杏树林创业之初获得的天使投资几十万美元，创始人张遇升向记者表示，杏树林也准备在今年开展首轮融资计划。

移动医疗应用主要分为面向医院医生的B2B模式和直接面向用户的B2C模式。一是远程医疗，比如“春雨掌上医生”，可以查询自己或他人有可能罹患的疾病，并通过该App向医生提问；二是疾病管理，如“好大夫”，进行心脏瓣膜支架等疾病的术后管理；三是药物管理，如“丁香园”的用药助手医生可用来查询药品说明书，查看用药指南摘要及全文，使用常用医学计算工具。

据不完全统计，目前关于移动医疗的App已达到千余个。“随时都有人跳入移动医疗。”杨枫说，市场大，细分也厉害。

杏树林是一家开发移动医疗应用的公司。其创始人张遇升接受本报记者采访时表示，杏树林的产品“医学文献”在去年三月底上线，已覆盖国内10%左右的医护人员。目前杏树林的商业模式是通过医生使用杏树林的工具，来为药企提供个性化的、向医护人员营销的路径。

上海时云医疗科技是利用大数据的方式来做慢病管理的创业公司，其数据和分析模型来自一家美国的顶级医学实验室，实验室负责人是时间生物学的创始人。核心概念就是人的很多体征数据的变化规律与时间和环境相关，出现异常变化，分析模型可以通过紊乱的不同情况，判断出中长期的形成慢性病的风险。时云医疗的创始人郭辉对记者说，目前他们基于现有的家用血压计外接数据传输模块，手机App提醒用户在什么时间节点进行血压测量，将传输的数据形成一条曲线，从而来进行分析，以达到控制慢性病的目的。

瓶颈的突破

移动医疗的创业者和投资人最在意的无非是商业模式。虽然医疗健康行业市场大，但因为体系的复杂性，商业模式并不显而易见。

在国外，一些移动医疗产品已经有商业模式，主要是向医院、医生、药企、保险公司和消费者进行收费。例如全球第一家上市的移动医疗公司Epocrates为医生提供手机上的临床信息参考，2012年营收约为1.2亿美金，其中75%来自于药企，主要是为其提供的精准的广告和问卷调查服务。

杨枫对记者说，中国移动医疗暂时没有很成熟的商业模式，这与国家在医疗方面的投入，人们对医疗上面的观念意识方面都有关系。“美国目前在医疗上的投入占到GDP16%左右，而我们是5%左右，但中国的人口众多，分配到个人则更少。”杨枫表示。

而除此之外，移动医疗不是做一个App就能做得起来的，需要行业支撑和行业资源，来进行深度合作。“测量了一个血压，但是如果没有医生来告诉我，则没有意义。”杨枫告诉记者。而这意味着，将医疗行业与移动应用进行深度整合将是一个门槛。

“有很好的产品技术水平加上对医疗行业深刻的理解及第一手经验的人，这样的团队非常少，像丁香园这样的组合，在国内是非常少的。”张遇升也对记者说。