键盘怎么修?
键盘是目前生活、工作、学习中的必备品,也是消耗品。每个人都遇到过键盘损坏的情况,有的只是键盘坏了一个键,有的是键盘经常接触不好。很多人看到自己用了多年的键盘突然坏了几个键后,都会下意识的想把坏掉的那几个键修好,但这时问题来了?键盘这种小物件怎么修?到底因为什么原因坏的?在键盘这种小物件上很难找到起因。更没人会去修。
既然坏了就换了吧
没错,对于目前中国人来说,要修键盘既没有工具也没有实际方法,键盘根本就是个不值钱的小物件,随便在京东天猫上买个新的也不过几十块钱。如果要修的话,浪费的时间成本远远高过买一个新的键盘,几乎所有人在坏了键盘之后都会选择买一个新的键盘。没错,这件事直接换的效率就是比修理高。
有些东西勉强用不如换新的
这是个追求效率的时代,选择好的方法比盲目努力更重要。很多东西既然用处不大,不如就不用了。老式的内燃机车既然速度不快,不如换个思路去发展高铁。电扇既然无法改变房间的温度,不如改个思路去研究空调。固执死板是人类技术发展中最大的泥潭。
医疗大数据里也有泥潭
数据的覆盖面太广了,任何医疗中所产生的记录都可以成为数据,在这种浩如烟海般的数据当中,如果勉勉强强把所有数据都接收去进行分析,那无疑是坠入了泥潭。如同在某一时间内北京某医院所有孕妇的胎心监测数据,而在这一批孕妇中年龄、婚史、习惯、民族又各不相同,所以无论怎么进行数据分析,都无法找出相关规律,因此在这个时候这项大数据的调查是没有意义的。再如在风湿病中,病人的发病原因各不相同,有遗传、有免疫、有代谢、有内分泌等等原因,风湿病的相关数据在大数据分析中也是没有意义的,因此,可以说在目前的医疗大数据中存在着很多没用的临床数据,必须将这些数据放弃掉才能把医疗大数据拉出泥潭。
直接去找结果更方便
既然在实际医疗中,很多旧的数据没什么用,就不如不用了。很多病情找不清楚起因,所以很多临床大数据的分析结果里也没有什么有价值的线索。互联网医学的前提是医学,必须是符合医学标准与要求的数据分析才是有用的。盲目利用医院大数据,会如同修理键盘一样,根本很难找到标准和方向。因此合理的解决方式就是好比买个新键盘,既然找不到原因不如直接去找结果。
数据医学
犹如无论什么原因引起的血糖高,只要达到一定的数据标准后,通过一定的医学标准,可以直接给患者相应的治疗方案。疾病的起因、情况往往大相径庭,但是人身体的数值则有一定的标准。只要找到数据标准可以确定治疗方案。这就是徐立水先生长久以来提倡的数据医学(Datamedicine)。所谓数据医学就是让互联网大数据技术在医学的范围内,去解决医学中所有所需要的问题。
互联网+医学二者缺一不可!
在医信天下的医学憧憬中,我们要的追求的是结果,省去的是很多的“白忙活”
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