導語：如何才能寫好一篇精準醫療行業分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

4月中旬，美國一家名叫“Celator”的制藥公司將“精準醫療”概念帶入公眾視野，不但在納斯達克掀起一股“醫療風”，公司股價創下18天暴漲近10倍的神話，也成功“波及”了大洋彼岸的A股市場，相關概念股一路飄紅。原因就在于該公司通過精準醫療的手段和新型藥物結合，能夠實現對重癥白血病患者進行有效治療。

這家位于美國新澤西州尤英市的生物醫藥公司Celator宣布，旗下的新藥CPX-351經三期臨床證實能讓急性髓系白血病高危患者總體存活率顯著提高，是精準醫療在科研領域的重大突破，或將改變現有的診斷、治療模式，為醫學發展帶來一場變革。

CPX-351是公司利用其新型納米載藥技術結合cytarabine和daunorubicin兩種抗癌藥物的新劑型。在CPX-351中，兩種藥物的比例為5：1。Celator公司開發的新型載藥系統技術能夠最大限度發揮兩種藥物的效果并將其副作用降至最低。

精準醫療又叫個性化醫療，區別于傳統模式和醫學概念，是以個體化為基礎、借助基因測序、蛋白質組學技術以及生物信息與大數據科學的交叉應用，對于大樣本人群特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，并對一種疾病不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對于疾病和特定患者進行個性化精準治療的目的。

由于精準醫療是生物信息科學與先進醫療技術交叉應用而發展起來的新型醫療模式，實現有效實施精準醫療，其前提就是要完善“精準診斷”技術，即以基因檢測為核心的分子診斷技術。因此，在精準診斷之后還需要“精準治療”，主要是靶向治療技術，包括分子靶向藥物、抗體藥物、細胞免疫治療、干細胞治療等，尤以腫瘤市場的需求最為迫切。

全球范圍而言，精準醫療市場的規模增長較為明顯。根據前瞻產業研究院的《2016-2021年中國醫療機構行業市場前瞻與投資預測分析報告》數據顯示，2005年，全球精準醫療市場規模為187億美元，到2010年時增至335億美元，2015年全球精準醫療市場規模則近600億美元，預計未來五年間年復合增速將達15%，是醫藥行業增速的3―4倍。

篇2

關鍵詞:大數據；體系架構；醫療衛生

1引言

隨著“互聯網”+、大數據、云計算和物聯網等新興技術的不斷發展和應用，醫療衛生領域的信息化程度和水平不斷提升，隨之產生的相關醫療數據也呈現爆炸式增長。醫療行業作為國家和社會發展的基礎行業，其醫療數據蘊含著著巨大的價值。通過大數據技術可以有效地處理醫療衛生行業日益增長的各種數據，為整個醫療衛生行業的發展提供有效地決策支持。

2醫療大數據概述

2.1醫療大數據的概念。大數據(BigData)，通常是指多源異構、跨域關聯的海量數據集合，其數據量特別大、數據形態眾多、數據結構復雜，使用傳統的軟硬件及算法難以進行數據的存儲、處理和分析。醫療大數據是傳統大數據的衍生，指在醫療行業所產生的海量數據，包括患者就醫、醫療服務、衛生管理和醫學研究過程中產生的以患者為中心的眾多數據[1]。2.2醫療大數據的特征。醫療大數據不僅具有傳統大數據的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），還具有以下六點特有的特征[2-4]：（1）醫學術語的復雜性。在醫學領域中，醫學術語涉及國外和國內醫學術語以及外文與中文表達表述方式，存在術語標準不統一不精確、更新速度快等問題，使得醫學術語和醫療數據在文字表達和語義方面復雜繁瑣，尤其體現在我國的中醫藥領域的醫學術語的復雜性。（2）醫療數據的多維性。患者在醫院就醫過程中，圍繞著患者為中心，醫療數據會從多個維度產生，如醫生從診斷治療維度產生數據、醫技從檢查檢驗維度產生數據、護士從護理維度產生數據，數據的產生格式和要求不同，使得同一醫療行為存在多重維度的數據展示。（3）醫療數據不完整性。不管是手工記錄還在借助于電子化方式記錄醫療數據，均會由于各種原因導致數據記錄不全或記錄中出現紕漏缺失的情況存在，使得醫療數據不完整。（4）醫療數據的時序性。患者的就診和治療行為往往是多次的，不同的時間產生的不同醫療數據具有一定的時序性。此外，患者的檢查數據如心電圖數據等也都與時間有關。（5）醫療數據的隱私性。醫療數據中往往包括患者的隱私，如基本信息、健康狀況等，這些隱私數據分布或隱藏在不同的地方，醫療大數據通過數據分析和挖掘，可能獲得比較完整的患者隱私情況，使得醫療數據的隱私性呈現暴露化狀態。（6）醫療數據的冗余性。醫院在信息化建設過程中，由于廠家的不同、上線時間各異，信息孤島普遍存在，同一患者在不同的信息系統中會產生重復的數據，這些數據分散存儲在不同的系統中，使得醫療數據具有冗余性。

3醫療大數據應用體系架構

大數據技術已經應用在很多行業和領域中，通過分析和借鑒其他行業的大數據應用情況認為，醫療大數據應用體系架構應主要包括數據采集、數據存儲、數據分析、數據交換共享和數據應用五個層次，以及標準規范體系、數據治理體系、運維管理體系和信息安全體系四個體系[5-7]。醫療大數據應用體系架構如圖1所示。3.1體系架構的五個層次。3.1.1數據采集。數據采集的目的是采集醫療衛生機構所產生的數據，主要從各級醫療機構、公共衛生機構、醫療保險機構、全員人口信息庫、居民健康檔案、電子病歷信息庫和其他數據來源處采集醫療數據。醫療大數據的采集通常分為集中式采集和分布式采集，其中最關鍵的就是數據的采集、清洗、轉換、裝載，獲取高質量符合需求的數據。3.1.2數據存儲。數據存儲是大數據技術的重要環節，醫療大數據量級別通常為TB至PB級別，存儲方式包括結構化存儲方式、非機構化存儲方式以及分布式文件存儲方式，其中結構化數據通常存儲在關系型數據庫（RDBMS）中，常見的關系型數據庫包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非機構化存儲方式需要用到NoSQL等技術，分布式文件存儲方式可以通過Hadoop等技術實現。在醫療領域，PACS數據、電子病歷、隨訪數據等主要以圖像或文本形式存在。3.1.3數據分析。數據的分析方法是大數據技術的關鍵核心，主要包括三種方式：一是以分類、聚類、特征分析、關聯規則、多維分析、回歸分析為主的傳統分析方法，二是以機器學習、數據挖掘、語義搜索、自然語言處理的智能分析方法，三是以自定義分析為主的分析方法。大數據分析由于數據海量，傳統的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流數據分析方法。在醫療領域針對電子病歷的自然語言處理技術和面向PACS圖像的語義分析技術日益成熟。3.1.4數據交換共享。數據交換共享不僅要滿足數據共享集成功能，實現數據的集中采集、分揀下推等，還需要很好的支持面向分布式的SOA架構，支持基于WebService、文檔、DB等多種模式的更具有廣泛意義的數據交換。實現業務內部的緊耦合、業務之間的松耦合，支持各種標準和接口規范，實現核心基礎服務平臺、各應用系統的集成和數據交換共享。3.1.5數據應用。數據的應用主要包括政府部門應用、醫療機構應用、社會公眾應用和行業企業應用四個方面的應用。政府部門應用主要包括智能監管、決策支持、輿情監控等，醫療機構應用主要包括輔助診療、精準醫療、臨床科研，社會公眾應用主要包括個性化診療、慢病助治，行業企業應用主要包括藥品研發和健康保險等。3.2體系架構的四個體系。3.2.1標準規范體系。醫療大數據應用體系架構的設計以數據處理為核心，在國家標準、行業標準、管理規范、技術標準和信息標準的基礎上制定并完數據接口標準規范、數據交換標準、元數據信息標準、數據采集規范、數據管理制度、數據質量規范等，建立醫療大數據應用體系的標準規范集。3.2.2數據治理體系。數據治理是對數據的全生命周期管理，主要包括兩個方面：一個是數據質量核心領域，二是數據質量保障機制。其中，數據質量核心領域的內容包括數據服務、數據質量、主數據、元數據、數據全生命周期、數據模型、數據標準和數據安全等，數據質量保障機制包括章程制度、組織、流程和IT技術應用等。3.2.3運維管理體系。運維管理體系是保障整個應用持續正常運行的基礎，主要包括管理對象、組織結構、服務流程、服務內容、響應措施和制度規范等。針對網絡、主機、存儲、數據庫系統、中間件、終端外設運維等多個方面，建立持續改進的運維管理體系。3.2.4信息安全體系。信息安全管理體系涵蓋安全策略、訪問控制、信息安全組織、物理和環境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和業務連續性管理等，從規章管理制度和信息安全技術等方面構建全面的信息安全體系。

4醫療大數據的應用場景

4.1政府部門應用。在決策支持方面，傳統的決策支持容易受主觀因素影響，醫療大數據技術以數據為基礎，以挖掘和分析為手段，能夠客觀全面地綜合決策。政府部門主導的各級醫療大數據中心的建設匯集了海量的醫療數據，通過大數據技術宏觀調控，調整各地醫療資源分配，同時為政府部門制定有關政策提供客觀的依據。在智能監管方面，通過事前數據提示控制、事中數據監控管理、事后數據分析評價，全流程智能監管整個醫療行為的各個環節，對各醫療機構進行宏觀評價和智能監管。在輿情監控方面，通過大數據技術自動采集和分析相關醫療數據，通過自動分類聚類以及提前預警，為合理處理醫患關系，引導正確輿論提供支持。4.2醫療機構應用。在輔助診療方面，通過醫療大數據技術全面收集病人的在院體征、影像、隨訪等數據，綜合多學科數據輔助診斷和治療，建立臨床大數據知識庫，輔助臨床工作者診斷、治療和用藥。在精準醫療方面，大數據技術在精準診斷、精準治療、精準用藥、精準預防環節中，通過基因測序精確存在問題的基因片段，使用靶向用藥精準治療，實現最佳診療方式。在臨床科研方面，臨床科研工作者常常面臨數據獲取難、數據量小、數據不全的問題，通過醫療大數據技術使用大數據搜索引擎可以一站式獲取相關數據，利用大數據的分析方法和計算能力，探索新的醫療科研領域。4.3社會公眾應用。在個性化診療方面，醫療大數據技術與移動互聯網技術相結合，通過手機應用程序和可接入網絡的可穿戴移動設備等，可以實時獲取個體的各項體征數據和指標，使用大數據統計和分析技術給個體予以提醒和指導，使個體實時了解自己的健康狀況，及時就醫診療。在慢病助治方面，尤其針對腫瘤患者、高血壓患者、糖尿病患者等受眾診療和用藥周期長，需要長時間監控各項指標，利用醫療大數據技術可以從歷史數據、實時監控和預測數據等多個方面輔助慢性病治療。4.4行業企業應用。在藥品研發方面，通過醫療大數據技術在藥品研發前期可以通過對受眾進行大數據的需求調研、指標采集等以決定研發方向和投入，在藥品研發過程中可以通過大樣本和大量數據臨床試驗數據以確定藥品的效果，在藥品臨床使用階段可以通過臨床大量患者的使用反饋效果不斷改進藥品，在藥品上市階段可以通過大數據技術做好市場規劃和預測。在健康保險方面，通過醫療大數據統計和分析可以獲取特定疾病的總體情況以及患者對于各類保險的需求，有針對地開展健康保險業務。

5醫療大數據應用面臨的挑戰

目前，醫療大數據的應用仍然處于初級起步階段，面臨很多問題和挑戰，主要包括：（1）機制和標準不完善，國家關于大數據已經出臺了很多指導性意見，但是涉及到具體的建設標準和技術規范還需要進一步細化完善，此外由于信息化建設過程中廠家各異，標準規范也各不相同；（2）關鍵技術需要突破，一是大數據的整合技術，尤其是針對醫療行業中的大量非結構化數據，二是大數據的存儲技術，主要是分布式存儲架構的建設，三是大數據的分析技術，對文本、圖像等醫療數據的分析方法和能力需要創新；（3）數據的整體質量不高，由于我國的信息化建設的逐步進行的，在實際的建設過程中，基礎數據缺失、數據錯誤等問題廣泛存在，利用大數據技術采集匯總后的整體數據質量不高；（4）數據安全和隱私有待加強，醫療數據具有很強的隱私屬性，是一類比較特殊的數據，如何從管理和技術層面保障大數據的安全隱私是現實面臨的問題之一；（5）復合型人才的缺失，醫療大數據的建設和應用，不僅僅需要計算機與信息領域的專業人才，還需要對衛生管理、臨床醫療、統計分析等方面有深入的了解，復合型人才的培養是大數據技術在醫療衛生行業應用過程中重要的環節[8-9]。

篇3

1.1精準醫療與AI整合的成因

首先，AI通過算法的優化和深度學習技術，有效提升醫療診斷的效率和精準度。一方面，AI在更好的處理大數據，包括基因組數據、影像數據以及臨床數據等方面為我們提供了有力的工具和手段。另一方面，當前醫學研究數據的碎片化、數據利用的低效性及缺乏條理性和連貫性等現狀，急需AI技術幫助人們通過大數據挖掘與分析把醫療大數據轉換為支持臨床決策需要的信息。精準醫學的發展意味著今后將大量應用測序技術分析海量的生物數據樣本，AI的引入有效解決了數據分析的效率與精準度，促進醫療行業加快進入精準醫療時代。其次，精準醫療活動為AI提供現實基礎，為其提供海量數據樣本及進行診斷結果的對比檢驗。精準醫學是基于患者個人基因、環境、生活方式等方面的數據分析來制定個體化醫療，這就首先需要收集患者或受試者的基因樣本進行基因檢測，還需要采集分析患者的生存環境、生活方式、飲食狀況等個人信息，除此之外，精準醫學要深入解析遺傳測序數據、研發個性化治療方案，還需要建立有效的實驗和藥物篩選平臺，以掌握不同基因型患者的藥物代謝差異性，凡此種種，都會產生海量的數據[3]，精準醫療時代的來臨為AI的發展提供了海量數據樣本。AI需要用大量數據對其進行訓練，因為只有用大量的帶標簽的數據輸入神經網絡進行訓練，方便神經網絡確定參數值，建立數據評價標準，而大量的遺傳測序數據等為AI神經網絡的訓練提供了大量帶標簽的理想的數據樣本。

1.2精準醫療與AI的整合帶來新的隱私倫理問題

精準醫療和AI的交集整合、相生相進、系統生發，又產生了對患者隱私新的侵犯。因為一方面AI的發展需要收集大量的樣本數據進行算法訓練，以便在海量數據中進行精確計算，通過客觀數據對未來進行高度精準的行為預測，并提供個性化醫療；另一方面，精準醫療要制定個性化治療方案，則必須采集大量包括個體遺傳基因在內的各種隱私數據，這也使患者個人的隱私受到了進一步威脅。借助AI這一強大的分析手段，一些非常敏感的個人健康信息可以十分方便地提取出來，一些隱私甚至處于隨時被窺探的狀態，個體對自身隱私日益失去控制。AI應用于精準醫療既是時展的必然趨勢，二者的結合也是相生相長，系統生發的，我們對待精準醫療的AI模式不是擔憂、害怕、逃避，而是我們主張在為人類福祉共同目的下為精準醫療的AI模式界定倫理邊界，即不能讓精準醫療下的AI技術按自身邏輯自由發揮，對AI技術在精準醫療的運用必須施加隱私約束，讓其按照正確的人文方向前進。因此有必要對精準醫療AI模式下的隱私問題進行研究，以推進精準醫療和AI深入融合，為智能社會劃出法律和倫理道德的邊界，讓精準醫療和AI更好地服務人類社會。

2精準醫療與AI整合的隱私倫理分析

2.1數據采集：精準醫療AI模式的精準造成患者的顧慮重重

致力于提供個性化醫療服務的精準醫療需要采集具有極強私人屬性的個人數據，包括基因檢測等，不可避免地需要對患者個人數據進行收集、處理和分析，由此可能會引起患者對個人數據泄露、被不合理利用等方面的擔心。在數據采集時，為了能夠獲得個體的行為習慣等，必然要長期持續地收集大量的用戶數據。個體生活習慣、生活方式、生存環境等有關的健康大數據信息，特別是基因數據帶有極強的私人性特征，每個人都有特定的基因信息，通過基因信息就可以定位到具體的個體。AI應用于精準醫療，使得精準醫療借助AI技術實現更精準、個性化的目標[4]，同時AI的介入使得精準醫療不只是對未來疾病最準確的預測，還可以擴展到提供建議，指導人們對預測的結果進行更好的反應。但精準醫療與AI的強強聯合加劇了人們的顧慮，因為這些非常敏感的個人數據也使不少患者心生恐懼，害怕個人醫療信息的泄露和不當使用可能帶來如基因歧視等的不良后果，這重重顧慮導致患者難以放心接受精準醫療的AI模式服務。人們對精準醫療的AI模式的顧慮，將會使AI在精準醫療的運用受到抑制，從而精準醫療的AI模式給我們帶來的各種可能的益處也將受到抑制。

2.2數據共享：個人數據的易取性加劇了患者對基因歧視的擔憂

醫療數據的共享可能導致患者在不知情的情況下就被醫療機構或相關人員提取其相關信息，患者的一些隱私甚至處于隨時被窺探的狀態。如果智能系統掌握的敏感的個人信息被泄露出去，給個人、家庭甚至家族帶來傷害，使戀愛受挫、夫妻感情損傷、參加保險被拒、就業困難等諸多問題，這些加劇了患者的心理焦慮和恐慌。據美國基因組資源國家中心1997年的一項全國性調查顯示，在1000個被調查人中，接近67%的被調查者表示，如果雇主或健康保險公司能夠得到檢測結果的話，他們就不會做基因檢測[5]。同時個體知道基因測試的結果也會給當事人造成巨大的心理壓力，攜帶有某種遺傳病基因的人會感到心煩意亂、焦慮不安。有關調查顯示，在美國，從基因檢測得知自己患有“亨廷頓舞蹈癥”的年輕人的自殺率超過同齡人一倍以上。事實上，基因檢測結果揭示的僅僅是一種患病的可能性，基因的表達受其他基因和環境等多種因素之間復雜的非線性關系的影響。人們對基因組測試結果往往容易促使個體片面理解或誤解基因信息與疾病的關系、特別是與個人生活質量和健康的關系，這使致病基因攜帶者生活在一種無形的精神壓力下。

2.3數據使用：數據的分析預測與數據監管的缺乏，隱私保護難以落到實處

分析遺傳密碼、性格特征、行為習性、生活軌跡、生活習慣等這些敏感的個人數據，給當前的隱私保護帶來嚴重威脅。與大數據時代之前相比，現在更能挖掘出大量的個人隱私數據的潛在價值，且更難控制[6]。精準醫療面臨的威脅并不僅限于個人隱私泄漏，還在于基于AI通過大數據對人們狀態和行為的預測[7]。例如某零售商通過個人的網絡軌跡歷史記錄分析，比家長更早知道自己女兒已經懷孕的事實，并向其郵寄相關廣告信息。大數據的價值更多源于它的N次利用，而知情同意在數據的N次使用中難以實現。2016年10月我國國家衛生和計劃生育委員會的《涉及人的生物醫學研究倫理審查辦法》雖然規定了醫學研究要遵循知情同意原則，但對已經同意所捐獻樣本及相關信息可用于所有醫學研究的，允許經倫理委員會審查批準后，可以免除簽署知情同意書，但是并未寫明是否還需要再次進行知情同意[8]。目前用戶數據的收集、存儲、管理與使用等均缺乏規范，更缺乏監管，主要依靠企業的自律。但這對那些既是數據的生產者，又是數據的存儲、管理者和使用者的商家來說，我們很難單純通過技術手段限制商家對用戶信息的使用，各行各業的利益驅使使得個人隱私權更容易被侵犯，用戶往往無法確定自己隱私信息的用途，在醫療實踐中保護患者的基因信息安全存在諸多障礙。因此，如何在AI的發展過程中加強對個人數據利用的管控和對個人隱私的保護，已成為必須關注的問題。

3精準醫療與AI整合中隱私倫理問題思辨

3.1把控數據使用的度：支持精準醫療AI模式應用最大化的同時避免過度擬合

科學技術的發展對人類隱私的沖擊和威脅從某種意義上講是不能完全避免的，我們直面AI應用于精準醫療帶來的隱私問題，通過把控數據使用的度，實現精準醫療應用支持的最大化同時避免過度擬合。AI在精準醫療實際應用中存在一個重要的問題，即在利用神經網絡方法進行疾病預測建模時，對已知訓練樣本集的學習訓練達到什么樣的擬合精度，才能使預報模型對未知樣本具有最好的預測能力。利用深度神經網絡的強非線性擬合能力進行個體未來疾病風險預測，精準醫療提供了海量訓練樣本，保證了在有足夠的訓練樣本的前提下對預測模型進行合理分類，構造了相應的疾病預測模型，但在神經網絡訓練的過程中，往往會出現過擬合的現象，給預測結果帶來不利的影響。平衡好精準醫療訓練樣本的擬合度，既可以防止過擬合現象帶來的預測結果的不準確，又可以通過遏制對個體敏感數據的全面采集分析捍衛個人數據隱私。把控訓練樣本的擬合精度，只提取與預報量相關度高且它們之間相關為零、沒有復共線性關系的主分量。一方面可以濃縮眾多預報因子的有用信息，減少信息重復和噪聲重疊，提高預報精度；另一方面又不會因過度采集挖掘個人數據造成隱私侵犯。

3.2推崇隱私保護的整體性：精準醫療應用需要倫理、法律和技術等方面的協同護翼

精準醫療數據隱私的保護受多種因素的影響與制約，研究AI時代的數據隱私保護，必須以系統整體理論為指導，把數據隱私的保護作為一個系統看待。系統論的整體性詮釋了隱私保護的整體性，精準醫療應用需要倫理、法律和技術等方面的協同護翼。首先，精準醫療的倫理規范捍衛個體尊嚴。作為精準醫療的基礎與核心的基因數據顯示出個體的特征、預期壽命，未來疾病的風險，以及對疾病、環境和污染物的易感程度等，還會顯示家族其他成員的遺傳傾向和信息，因此基因信息對個人具有重大意義，它是一個人最重要、最基本的隱私，關系到一個人的尊嚴和命運。隨著AI與精準醫療的進一步深入，明確數據隱私保護的倫理原則是精準醫療應用的前提條件。其次，精準醫療的法律制度框架為數據隱私保護提供強大后盾。精準醫療需要對患者具體信息，如個人基因、環境、生活方式等方面的數據進行收集、處理和分析，由此可能會引發患者信息泄露、被不合理利用等法律和倫理風險。為解決患者隱私權問題，美國白宮2015年11月了《精準醫療隱私與信賴最終原則》，試圖建立一個廣泛適用的基因信息保護方面的原則框架，為實踐中精準醫療的具體實施提供指導[9]。目前我國并沒有針對基因信息進行專門的立法保護，相關的法律法規十分零散，對醫療機構不得泄露涉及個人隱私的有關信息的立法大都是原則性的規定，僅籠統提出公民的個人隱私受法律保護，沒有進一步的細化條款，司法適用也缺少細化指導和統一標準[10]。構建保護精準醫療應用數據隱私相應的法律制度框架成為我國促進精準醫療發展的當務之急。再次，隱私保護的技術開發是對精準醫療應用數據隱私保護的有效措施。目前主要的數據隱私保護技術有同態加密、差分隱私、黑箱訪問和防止推理攻擊等[11]。個人隱私信息保護技術的日益成熟，精準醫療的倫理規范的確立和相應法律法規的完善，從整體上協同護翼個人隱私信息的安全。

3.3矚目新事物的發展變化：及時調治捍衛隱私策略

應對精準醫療技術突破的新挑戰技術發展帶來的不斷挑戰、基因技術的安全性有效性的尚不明確和個人隱私保護的動態性要求我們必須矚目新事物的發展變化，及時調治捍衛隱私策略，應對精準醫療技術突破的新挑戰。一方面，隱私內涵具有動態性與多維性，從古代鄉土熟人社會的人我界限的模糊到現代工業社會隱私意識的提出，從私人空間避遭他人干擾和侵害到個人擁有對自身數據的控制權等，隱私的內涵隨著社會生活環境的變化而變化[12]。它也隨特殊的情景如時間、地點、職業、文化、理由等諸多因素動態變動，這些都表明隱私保護須隨著信息技術的演化而變化，隱私與技術之間相互制衡，二者在保持某種張力基礎上實現著融合統一。另一方面，由于基因本身的獨特性和復雜性，目前大多數的基因技術的安全性和有效性有待驗證，這也導致基因組技術涉及的隱私尚不明確。AI與精準醫療的不斷發展拷問原有的倫理和法律規范，導致現有的隱私保護策略的失效。凡此種種，精準醫療的復雜性、動態性、不明確性也不斷沖擊原有個人隱私保護的范圍、重新定義個人隱私的行為和挑戰個人隱私信息的管理。目前AI與精準醫療正處于醞釀爆發階段，而更多新的基因組編輯平臺的加入也將進一步擴充基因組編輯技術在疾病分子機制探究、分子分型診斷和靶向治療等方面的潛在應用[13]。隨著精準醫療技術體系的持續發展，必會打破原有的隱私保護邊界，我們應樹立與時俱進的隱私觀。實時關注醫療領域新事物的新成就、新突破、新變化，在具體的實踐中重新協商隱私邊界，動態地調整隱私保護政策，是我們未來社會應對精準醫療技術突破的應有之義。

篇4

一、指導思想

以新時代中國特色社會主義思想為指導，堅決貫徹落實重要講話、重要指示批示精神以及省委省政府、市委市政府、縣委縣政府的相關指示精神，把疫情常態化防控作為經濟社會秩序全面恢復的前提和基礎，堅持把外防輸入、內防反彈作為總體防控策略，落實早發現、早報告、早隔離、早治療的要求，全面推行疫情常態化“三四五”防控工作模式，健全社會面管控常態化防控機制，推動疫情防控由多管齊下的應急狀態向科學精準的常態化防控轉變，為全面完成“一谷一城”和“六個XX”建設目標任務提供堅強有力的保障。

二、基本原則

（一）以人為本，科學防控。把人民群眾生命安全和身體健康放在第一位，抓緊抓實抓細社會面疫情常態化防控，科學有序開展肺炎社會面監測報告、疫情處置和信息管理工作。

（二）突出重點，精準防控。根據疫情防控形勢發展趨勢變化，堅持屬地管理、行管劃分、突出重點、精準施策、精細防控，持續強化疫情分析研判，緊盯關鍵環節，補齊短板弱項，進一步加強重點人群、重點場所的管控，著力抓實抓細各項措施，進一步提高社會面疫情防控的精準性、精確性和有效性。

（三）健全體系，依法防控。健全社會面管控體系建設，在法治軌道上統籌推進重點場所、重點單位和重點人群防控工作，嚴格依法實施防控措施，加大行業防控力度，落實部門、行業、單位、家庭和個人的責任，提高依法防控能力。

（四）統籌兼顧，有序防控。落實區域、部門、社區和單位聯防聯控，加強信息共享，強化應急處置，實現疫情防控閉環管理。廣泛發動群眾，營造全社會支持、參與疫情防控的良好氛圍。統籌疫情防控和經濟社會發展，分析全縣疫情形勢，對全縣公共服務類場所采取臨時停業、分時限流、掃碼測溫、一米線等制度。有力有序推動復工復產提速擴面，在疫情常態化防控條件下加快恢復生產生活秩序。

三、責任分工

（一）縣衛生健康局：負責對醫療廢物分類、收集、整理工作。負責醫療機構、口腔診所、醫療診所、村衛生所、醫療整形機構等場所疫情防控工作。

（二）縣教育局：負責中小學校(職業學校)、幼兒園及校外教育培訓機構等場所疫情防控工作。

（三）縣工業和信息化局：負責工業企業疫情防控工作；負責移動、聯通、電信等場所疫情防控工作。統籌推進工業企業復工復產工作。

（四）縣公安局：負責外出和流入人員及車輛管控。負責看守所、拘留所、洗浴、酒吧、賓館等場所疫情防控工作。

（五）縣民政局：負責養老院、彩票站、殯儀館、救助站等場所疫情防控。在疫情防控期間，加大對困難群體的救助和關懷力度。

（六）縣人力資源和社會保障局：負責就業培訓及各類用工用人招聘活動疫情防控工作。

（七）縣生態環境局：負責對醫療廢物轉運、貯存、處置工作。

（八）縣住房城鄉建設局：負責建筑企業、房地產開發企業、重點是建筑施工工地流動人員，特別是農民工的宣傳、防護、預防工作。負責公園、燃氣、供熱、供水、物業管理中心等公用事業單位的疫情防控工作。負責早市、露天市場等場所疫情防控工作。

（九）縣交通運輸局：負責公路、客運場站、貨運企業及班線車輛、出租車（含網約車）的疫情防控工作。

（十）縣農業農村局：做好農村人居環境綜合整治監督檢查工作，控制疫情在農村擴散。

（十一）縣市場監管局：負責干洗店、商店、餐飲業、外賣行業、快遞行業、藥店、蛋糕房、熟食店、母嬰用品店、裝飾裝修店等場所疫情防控工作。負責農貿市場、農村大集等場所疫情防控工作。

（十二）縣商務局：負責大型商超、超市等生活必需品場所疫情防控工作。

（十三）縣文化和旅游局：負責KTV、舞廳、網吧、健身房、室內兒童娛樂場所、臺球廳、乒乓球館、全民健身中心、圖書館、文化館、景區景點等場所疫情防控工作。

（十四）縣直機關黨工委：負責協調縣直各機關單位的疫情防控工作。

（十五）XX海關：負責對朝口岸場所疫情防控工作。

（十六）縣發展和改革局：負責金融機構各營業場所的疫情防控工作。

（十七）縣開發區管委會、各鄉（鎮）政府：負責屬地疫情防控工作。

四、工作要求

（一）強化責任落實。進一步壓緊壓實各成員部門責任，提高政策執行力，堅決杜絕有章不循、弄虛作假，力戒形式主義、。堅持應急處置與常態化防控相結合，針對關鍵環節和風險點抓緊抓實抓細防控措施，切實做到外防輸入不放松、內防反彈不松懈。

（二）加強信息報送。加強疫情防控督導督查，各成員部門要確定聯系人及聯系方式，健全完善“日報制”“零報制”等制度。

篇5

2015年，國內整形達到1000萬人次，行業營業額大概為2000～3000億元，把不合規、非法市場或一些缺少執照轉型做醫美服務的機構全部算在一起，這個市場的份額大約在8000億元左右，每年基本上是30%的增速。

現在國內約有6000多家合規的醫美整形機構，但是相對臺灣和日本還是非常少的。現在資本市場以及參與投資的名人明星也在不斷通過投資進入醫美行業，或者稱之為“泛美業”。

新氧的成立正是在三四年前看到了這個市場的潛力。在進入這個市場的時候，我們發現求美者非常需要不同案例和不同用戶之間的信息交流幫助自己選擇和判斷。但是當時醫美市場上這些內容是非常稀缺的。我們當時做了大量翻譯工作，把比較先進的韓國案例、內容、消費信息翻譯到國內給大家提供醫美科普內容。現在新氧APP激活總數在1200萬左右，月活400萬左右，而網友自發在平臺上撰寫的整形日記累計超過120萬篇，內容形式豐富，社區活躍度也很高。目前，我們的電商平臺每個月交易額超過2億元，大約5000家醫美平臺和15000名醫生入駐我們的平臺，融資已到C輪。隨著用戶增多，我們適時推出了相關的醫療金融以及整形保險增值服務，同時還設計云診所模式，讓這個鏈條更加完善。

那么，醫療品牌怎樣做品牌市場推廣呢？

過去很多人對醫美行業不清楚，以及受負面信息影響，都戴著有色眼鏡看待這個行業。對于有需求的醫美用戶而言，他們排斥廣告，最需要看到的是效果。我們如何營造這部分人群的安全感，就成了營銷推廣的主要使命。

第一個任務是了解用戶。人們為什么需要整形？想要整容的人群內心畫像是怎樣的？經過大量分析，我們發現符合消費升級的用戶心理是有標簽的，可以排列出四個層面：愛美標簽、認同標簽、自信標簽和及時享樂標簽。依據這些標簽，我們在今年2、3月做了十個小視頻，這十個視頻分別通過用戶訪談時的話語代表不同的價值觀。這些短視頻作為很好的內容素材可以配合事件營銷和議題策劃。

首先是內容營銷。我們打造了醫美行業流量第一的微信號，用了一年多時間，每月大約覆蓋2100多萬用戶。這是如何做到的呢？首先，保持每天更新；其次，內容要契合現代人對娛樂八卦的需求；最后，把內容更好地分發。除了進駐不同的自媒體頭條號，我們開始嘗試多元化的內容形態，比如醫美視頻節目和明星整形教室，一周一次的原創文字+視頻播報，目前在全網播放已經超過了3億。

其次是事件營銷。做事件營銷不只是為了和用戶及粉絲互動，還要考慮影響醫院，要讓醫院、醫生認同我們的模式，并愿意為我們背書。所以我們開始做“品牌盛典”，邀請許多醫院負責人參加，從不同維度行業信息，包括投資圈如何看待醫美行業發展、醫生之間的醫學技術交流等，并邀請科技、時尚、泛生活類的主流媒體進行對談。活動之后我們“醫美白皮書”，結合新浪微博和百度知道等數據平臺，讓大家知道整個行業現狀。新氧的發展概念也融合到了白皮書里，比如云診所對行業未來會產生的影響等等。白皮書的目的，最終還是為品牌做背書。此外，我們也參與到一些娛樂行業活動中，增強我們與用戶之間的關聯度。

第三個部分是基于行業特性，從時尚娛樂、娛樂、泛生活的角度與用戶產生關聯。借勢傳播尤為重要。因為可以把話題用更加軟性、科普、娛樂的方式放到年輕人喜歡看的綜藝、網劇、談話節目中，做多方位綜藝植入。我們嘗試在不同的內容欄目或適合貼片的網劇做植入，比如《太子妃升職記》、《整容記》等。

通過這些嘗試，我們整理了一些找到優質合作內容的規律：首先，挑選大IP改編的現代時裝劇，古裝劇、神怪劇都不適合我們的用戶；其次，要有小鮮肉和小花旦，這些是流量擔當；最后，是配合視頻網站，視頻網站有很多用戶精準的產品。選劇的主要原則就是正能量、不腹黑、不腦殘、不過度膚淺。

篇6

大多數的行業從業者認為，目前1000美元的檢測成本是一個臨界點，是企業擴大規模、提前布局的最佳時期，因為此時會有一些先行者、極客、高收入者愿意去嘗試，這些先行者會為后面的普及做出一些基礎數據積累和先導作用。

驅動更多的人來認識檢測，這并不是一兩家公司就能完成的事情，還需要其他行業的參與者，所以華大找來了英特爾、阿里巴巴共建精準醫療開放云平臺，凝聚IT企業、基因和生命科學機構及公有云服務提供商的醫療云平臺――BGI Online。

但關于基因檢測最大的爭議還將長期存在，主要集中在道德倫理層面，但整個產業發展趨勢已經勢不可擋，就像尹燁說的，基因檢測只是一個人類認識自我的工具，與計算機技術這些無異，任何技術應用都會帶來正向和反向兩個方面，這個時候就需要道德、法律等來建立健全整個行業的行為規范。

編讀飛信：

如今，國內癌癥患者接受基因檢測已經非常普遍，但是國內患者往往拿到的只是一份基因檢測報告，卻沒有頂尖腫瘤專家的分析和治療方案的精準制定，很多報告沒有意義，是否意味著形式大于內容？

Re：文中提到的白血病，HPV等疾病已經有了完整的治療方案，但基于基因檢測的精準治療對于不少癌癥疾病來說還只是剛剛起步，基因檢測之后還需要考慮是否有合適的治療方案以及靶向藥物的治療。但這并不意味著形式大于實質，基因檢測最大的意義在于它能夠防患于未然，只是完善整套基因方案仍需要時間。

“微”往來：

【美團和大眾點評：道不同而相謀】一個圖謀錦上添花，一個急求雪中送炭，這是雙方體量不等卻能平等換股的基礎背景，而大眾點評的戰略力加上美團的執行力，才是最好的組合。

@小小小灰灰：如今BAT三分天下，互聯網公司只能抱團過冬，之前就有滴滴快的合并，58趕集的聯姻，新美大的前景如何不好說，但是總比孤軍奮戰來得勝算大。

【谷歌、推特爭奪中國小企業】盡管國際互聯網平臺看似離我們“很遠”，但不妨礙它們的“中國生意”越做越大。

@我等紅杏出墻來：谷歌推特的用戶數量大，廣告的形式也比較靈活，選擇與他們合作開拓海外市場倒是一個不錯的主意，但是用戶對廣告本身存在排斥心理，宣傳效果還是有待考證。

篇7

一、防止返貧監測和幫扶工作開展情況

（一）精心制定方案。根據省市防返貧監測工作安排部署，縣脫貧攻堅辦立即組織部分鄉鎮和行業部門進行專題研究，起草制定《縣防止返貧監測和幫扶工作方案》，多方論證并反復征求鄉鎮和部門意見，修改定稿印發，細化明確防返貧監測工作步驟、要求和行業責任分工。為強化工作落實，縣委、縣政府將該項工作納入脫貧攻堅年終考核。

（二）精準鎖定對象。縣脫貧攻堅辦牽頭組織行業部門，制定監測對象識別標準，匯總行業部門和鄉鎮報送對象，開展行業比對并反饋鄉鎮走訪評議，及時納入監測對象。目前全縣累計開展3次動態識別，精準鎖定邊緣易致貧戶986戶2173人，其中致貧風險因大病457戶1088人、因殘161戶347人、因就業不穩22戶51人、因產業失敗5戶9人、因突發事件17戶37人、因學2戶7人、因疫情31戶89人、因災235戶439人、其他56戶106人；鎖定脫貧不穩定戶542戶1327人，其中返貧風險因大病185戶437人、因殘67戶159人、因就業不穩57戶172人、因產業失敗4戶16人、因突發事件10戶32人、因學4戶17人、因疫情12戶25人、因災1戶3人、其他202戶466人。按照程序對脫貧不穩定戶和邊緣易致貧戶采集相關信息并完成系統標注。

（三）精細動態監測。對鎖定新增邊緣戶逐戶落實幫助責任人，利用掛牌督戰遍訪對所有監測對象逐戶走訪，分析“一超六有”“三落實三精準三保障”等方面存在的短板問題，并結合全縣“扶貧走訪日”“扶貧工作日”“鄉鎮集中攻堅日”等活動，開展常態化監測，建立監測工作臺賬。

（四）精確開展幫扶。縣委縣政府針對致貧返貧風險，及時落實邊緣易致貧戶幫扶責任人，特別是邊緣戶存在的短板問題，先后出臺了邊緣戶住房保障措施、醫療救助實施細則等一系列政策制度。縣級行業部門和鄉鎮黨委、政府對監測對象存在的短板問題分商研討，精準制定幫扶措施，分層分級落實責任，限時幫扶補短。

結合監測對象的家庭實際情況，累計制定幫扶措施2823條，其中落實低保保障措施977條，覆蓋635戶邊緣易致貧戶和342戶脫貧不穩定戶；落實困難殘疾人生活補貼和重度護理補貼措施33條，覆蓋26戶邊緣易致貧戶和7戶脫貧不穩定戶；落實協調子女贍養措施6條，覆蓋2戶邊緣易致貧戶和4戶脫貧不穩定戶；落實教育政策48條，覆蓋22戶邊緣易致貧戶和26戶脫貧不穩定戶；落實產業獎補措施4條，覆蓋1戶邊緣易致貧戶和3戶脫貧不穩定戶；落實務工就業獎補政策289條，覆蓋10戶邊緣易致貧戶和279戶脫貧不穩定戶；落實醫療保障政策802條，覆蓋635戶邊緣易致貧戶和342戶脫貧不穩定戶；覆蓋561戶邊緣易致貧戶和241戶脫貧不穩定戶；落實危房改造政策664條，覆蓋624戶邊緣易致貧戶和40戶脫貧不穩定戶。

一是因大病、因殘。全縣252戶脫貧不穩定戶和618戶邊緣易致貧戶因大病、因殘存在致貧返貧風險，制定幫扶措施1774條（其中邊緣易致貧戶1275條、脫貧不穩定戶499條），通過落實邊緣戶醫療保障和住房保障，引導務工和發展產業，綜合保障等政策，確保不致貧不返貧。

二是因就業不穩。全縣57戶脫貧不穩定戶和22戶邊緣易致貧戶因就業不穩存在致貧返貧風險，制定幫扶措施117條（其中邊緣易致貧戶36條、脫貧不穩定戶81條），通過落實公益性崗位和拓寬就業渠道引導務工就業，落實就業獎補政策，綜合保障等政策，切實解決家庭返貧致貧風險。

三是因產業失敗。全縣4戶脫貧不穩定戶和5戶邊緣易致貧戶因產業失敗存在致貧返貧風險，制定幫扶措施13條（其中邊緣易致貧戶8條、脫貧不穩定戶5條），通過落實小微產業獎補，引導發展產業、提供技術支持，引導務工就業、住房保障、綜合保障等政策，切實解決家庭返貧致貧風險。

四是因突發事件。全縣10戶脫貧不穩定戶和17戶邊緣易致貧戶因突發事件存在致貧返貧風險，制定幫扶措施44條（其中邊緣易致貧戶30條、脫貧不穩定戶14條），通過落實綜合保障、基本醫療、危房改造，產業獎補、務工獎補等政策，切實解決家庭實際困難，確保“一超六有”穩定達標。

五是因學。全縣4戶脫貧不穩定戶和2戶邊緣易致貧戶因學存在致貧返貧風險，制定幫扶措施14條（其中邊緣易致貧戶7條、脫貧不穩定戶7條），根據監測戶家庭上學學生實際情況，落實困難學生補助、三免一補、教育救助基金、助學貸款等政策、對家庭仍有困難的，落實綜合保障政策，消除因學致貧返貧風險。

六是因疫情。全縣12戶脫貧不穩定戶和31戶邊緣易致貧戶因疫情存在致貧返貧風險，制定幫扶措施74條（其中邊緣易致貧戶53條、脫貧不穩定戶21條），通過制定降低疫情影響十項措施，落實危房改造、綜合保障、基本醫療、引導外出務工就業、發展農業生產等措施，消除疫情致貧返貧風險。

七是因災。全縣1戶脫貧不穩定戶和235戶邊緣易致貧戶因災存在致貧返貧風險，制定幫扶措施371條（其中邊緣易致貧戶369條、脫貧不穩定戶2條），通過落實住房建設、綜合保障、引導務工就業和發展產業等政策措施，消除致貧返貧風險。

八是其他原因。全縣202戶脫貧不穩定戶和56戶邊緣易致貧戶因其他原因存在致貧返貧風險，制定幫扶措施416條（其中邊緣易致貧戶103條、脫貧不穩定戶313條），根據監測戶家庭實際情況，通過落實“一超六有”，綜合保障、引導務工就業和產業發展等政策措施，提高家庭收入，切實解決家庭實際困難，消除致貧返貧風險。

目前，全縣監測對象住房、醫療等突出短板問題得到有效解決，返貧、致貧風險已全部消除。

二、探索建立解決相對貧困長效機制省級試點工作開展情況

縣委、縣政府緊緊圍繞“幼有所育、學有所教、勞有所得、病有所醫、老有所養、住有所居、弱有所扶”目標，從就業促進、產業扶持、教育救助、健康保障和基本公共服務均等化等全面探索實踐。

（一）深入調研。縣委、縣政府按照省、市探索建立解決相對貧困長效機制工作安排部署，分解明確責任分工，縣級各行業部門積極開展實地調研。

（二）會商研討。縣脫貧攻堅辦組織行業部門，對相對貧困的識別標準、工作突破口和著力點深入研討，理清工作思路。

（三）制定方案。縣脫貧攻堅辦在匯總各行業部門調研結果和會商研討的基礎上制定全縣工作方案。各行業部門結合縣總體部署和調研結果，制定形成行業部門工作方案。

（四）穩步推進。結合防返貧監測、掛牌督戰等重點工作，全縣各級各部門以不穩定脫貧戶、邊緣戶等群體為主要工作對象，重點從區域產業發展、勞務就業、住房提升和政策保障等方面著手，試點實行醫療救助、住房保障、產業發展等幫扶提升政策，在確保基本生活同時提升質量。

三、主要做法

（一）全盤謀劃。縣委、縣政府高度重視，對工作總體部署安排、推進落實、細節把控、結果反饋深入探討、幾上幾下征求意見，全盤謀劃，切實做到謀定而后動，實現工作安排部署科學、細節把控到位，工作過程扎實，確保工作效率和工作質量。

（二）壓實責任。結合工作總體要求，強化黨委政府主體責任，壓實行業部門分工責任，調動幫扶干部積極參與，全縣上下一盤棋，干部職工凝心聚力，合力克難攻堅，工作推進有序。

（三）強化統籌。一是強化工作統籌，把防返貧監測、解決相對貧困試點等工作和掛牌督戰、全縣“百日攻堅”行動、常態化“查問題、找不足、補短板”及問題清零行動等工作有機結合，統籌推進。二是強化力量統籌。縣脫貧攻堅辦統籌調度，鄉鎮具體落實，充分利用每周扶貧工作日、每月扶貧走訪日和鄉鎮集中攻堅日等，組織幫扶干部逐戶走訪調查，突出重點、把握難點，逐項分析，制定措施及時幫扶補短，確保工作一體推進，結果真實。

（四）跟蹤指導。一是召開培訓會，對工作內容、要求、步驟、難點等進行細化解讀，提升業務水平。二是及時調度，先后制定《縣防返貧監測對象審核標準》、《關于進一步扎實做好防返貧監測幫扶工作的通知》等文件，對工作推進中存在問題進行剖析，對下一步工作安排部署，確保工作推進有序。三是巡回指導。成立專項督導組，對鄉鎮開展全覆蓋督導，了解掌握工作推進落實中存在的問題和困難，會商研討制定措施，及時糾正工作落實中不嚴不實、不精不準等問題。

四、下一步工作打算

（一）加強監測對象動態化管理。按照中、省監測對象識別標準，進一步細化完善全縣監測對象識別標準細則，重點關注因病、因殘、因災、因肺炎疫情影響等引發的剛性支出明顯超過上年度收入和收入大幅縮減的家庭，對新發現的監測對象及時按程序納入，對已化解風險的對象，及時調整幫扶政策，實現進退有序，確保不漏一戶，不掉一人。

（二）持續開展常態化預警監測。結合全縣扶貧工作日、扶貧走訪日等活動，常態化對監測對象“兩不愁、三保障”情況進行動態監測，健全完善動態監測管理臺賬，建立完善補短救助快反機制，確保監測到位，補短及時。

篇8

關鍵詞：大數據；精準營銷；信息流；廣告投放

引言

隨著信息技術時代的不斷發展和進步，廣告已經融入我們的生活當中，并給我們的生活方式帶來了巨大的改變，大數據+廣告營銷的模式貫穿我們的生活。然而，目前廣告投放存在一些弊端，近年各個平臺的廣告肆無忌憚地傳播，廣告無法精準推送給潛在客戶，垃圾廣告多，企業的廣告費被浪費。本平臺目前使用的標簽定位，用戶選擇最高只有二級標簽，用戶畫像分類不夠精準，廣告投放精準率低。鑒于此，本團隊提出基于精準營銷的社交平臺信息流廣告投放策略研究，以精準營銷作為技術出發點，研究精準度更高、投入小回報大的廣告投放模式，為當前的營銷行業提供新的模式參考。與傳統的互聯網廣告不同，當前的互聯網廣告是信息流廣告的時代.信息流廣告是一種隱藏在信息上下文中，和上下文的內容相接近，而且是展示在社交媒體使用者好友動態或者資訊媒體和視聽媒體內容流中的廣告。與傳統的互聯網廣告相比，信息流廣告穿插在內容流中的廣告痕跡并不顯著，容易被平臺使用者所接受，對平臺使用者來說體驗是相對較好的，對廣告主來說能夠運用精準的用戶標簽進行精準投放。大數據時代社交平臺精準營銷需求大，社交平臺使用頻率高、用戶多、黏性高，且移動社交的用戶規模逐年增長,通過手機上網的互聯網用戶比例高達99.7％[1]，廣告價值高，可以實現高效率，低成本的精準營銷。

1文獻綜述

1.1國內研究現狀

在《電子商務背景下個性化精準營銷策略研究》一文中，李海波(2016)認為當代互聯網信息普及快速發展，關于精準營銷的概念被大家熟知，并逐漸發展成為一種全新的精準營銷理念。為此對個性化精準營銷的內涵及其特征進行針對性的研究，并對營銷策略進行分析和探討[2]。個性化的精準營銷可以提升用戶個性化的服務水平、加快企業信息化進程以及制定企業精準定位。未來的電子商務與精準營銷之間相結合，將會成一種流行的營銷趨勢。將精準營銷應用在實際領域上，張恒（2016）針對精準廣告投放領域進行了總結。精準營銷的發展趨勢還存在局限性，體現在精準營銷主要集中在廣告傳播上，并沒有從完整的營銷過程角度進行策劃。因此，未來應在廣告傳播的基礎上將精準營銷理念融入產品設計[3]。牛耀紅（2017）針對多個社交平臺的本質角度進行研究：站在廣告主的角度，挖掘用戶數據并構建數據庫，給用戶貼上標簽，實現精準營銷；站在受眾群體的角度，提高用戶的體驗感，適當在微信朋友圈廣告下點贊和留言，提升用戶參與互動，從而提高用戶黏性；站在平臺的角度，作為社會化的媒體平臺，追求商業化的同時，搭建用戶體驗和企業的商業行為平衡的橋梁，傳播商業化信息的同時也要時刻關注用戶的自我表達，及時做出反應[4]。基于信息流廣告投放的研究，在關于微信信息流廣告投放的初步研究等代表性文章中，范昕偉（2016）指出，微信的朋友圈是基于用戶鏈接，它穿插在內容流中的信息流廣告更像是“朋友”更新的信息[5]。

1.2國外研究現狀

中西方的思維方式與文化背景存在差異，對精準營銷的廣告投放研究有不同的看法。國內外相比，國外精準廣告投放的研究更加關注的是傳播與營銷理論層面的探討。精準廣告投放的研究成果受到國外學者們的廣泛關注。已有部分的研究成果不斷在現實中實踐運用，例如運用基于K/Means的聚類方法對用戶進行細分，此算法是基于大數據的客戶聚類分析，該技術能夠解決實踐中精準營銷的問題，將精力集中在有需求的客戶，面向大數據分析的算法實現并行化。在《ToTheCloudBigDatainaTurbulentWorld》一書中，VincentMosco（2017）借助大數據挖掘技術，介紹了廣告傳播未來的發展趨勢，將更趨精準，所投放的廣告能更加吸引到受眾群體的注意力[6]。CraigDempster、JohnLee(2017）通過對平臺投放廣告發展趨勢的研究，各大信息流平臺所衍生的廣告投放技術，將出現眾多關于廣告投放技術的團隊，對數據進行實時的測量，挖掘有效的客戶信息，提高廣告投放的精準度，通過大數據挖掘分析客戶信息形成精準的客戶定位，從而更加高效的開展營銷活動[7]。

2精準營銷實現的意義與要點

2.1精準營銷使廣告主和用戶實現雙贏

精準投放出現之前，大部分廣告是在盲投。這樣就可能會導致廣告在不是很合適的地點、時間、環境里呈現到用戶的眼前。到了2019年，微信，淘寶，今日頭條，抖音等產品的推送越來越精準，通過精準營銷的實現，廣告可定向與之對應的用戶群，給到用戶喜歡的廣告，減少推廣成本，提高推廣效果；例如微信會結合你平時瀏覽的文章，通過朋友圈推送相關的產品，刺激我們消費。因此，廣告精準投放的重要性就是在對于廣告主和媒體做到降低成本提高效率的雙贏局面。

2.2基于DMP平臺可以實現精準營銷

DMP平臺(Data-ManagementPlatform)數據管理平臺，是把分散的多方數據進行整合納入統一的技術平臺，并對這些數據進行標準化和細分，讓用戶可以把這些細分結果推向現有的互動營銷環境里的平臺[8]。

3基于精準營銷的社交平臺信息流廣告投放策略

3.1標簽優化方案

社交平臺的精準廣告是一種以用戶為中心的廣告運營模式，在精準定向傳播的基礎上，時刻關注用戶的反饋效果對廣告的效果進行分析和研究，實時調節。通過使用人群定位系統，更加精準的標簽定義，優化文案素材來提高轉化率點擊率、降低成本，也保證曝光量。在精度提升方面，本項目通過貝葉斯算法關聯分析和基于K/Means的聚類分析，構建用戶瀏覽行為的概率計算，描述用戶畫像，將現有的二級標簽細化到四級標簽，建立回歸方程模型，而后根據回歸分析，將兩個自變量調整成四個自變量，將精準營銷的精確度從原先的55%提升到70%，精確度大大高于傳統的營銷模式（如圖2所示）。具體來看，行業標簽中細分為交通、新聞資訊、服飾鞋帽箱包、教育、生活服務、金融、商業服務、娛樂休閑、孕產育兒、旅游、房產游戲、餐飲美食、醫療健康、體育運動、美容個護、家居互聯網電子產品以上18個一級標簽，在對應18個一級標簽[9]，精準細分124個二級標簽，二級標簽有汽車租賃、娛樂女鞋、職業教育、購物平臺、銀行、農林牧漁、文化藝術等二級標簽再往下細分256個三級標簽，三級標簽有書法、機票、心理治療、運動包、家居裝飾等；三級標簽再精準細分為313個四級標簽，有硬筆書法、國內機票生鮮等。

3.2方案實際應用及效果監測

目前項目需要解決的關鍵問題是——如何在某公司原有的社交平臺營銷基礎上提升廣告投放效益。本團隊將改進后的精準廣告投放營銷策略應用到某公司的營銷平臺上，以下為案例展示。

3.2.1項目投放案例展示（1）案例背景——佛山市A投資信息咨詢有限公司。今年，某公司接到佛山市A投資信息咨詢有限公司的廣告投放業務，需要某公司為其進行客戶定向廣告投放，增加曝光度，于是本項目團隊將所研究的社交平臺精準營銷廣告投放方案應用于此。（2）方案實施。根據對該公司的行業背景調查與需求分析，本項目團隊發現該公司目前存在以下問題：用戶數據搜索精準度低，產出線索多為無效，故客戶的持續性轉化率較低、增長緩慢，針對此問題，選擇一款基于行業目標和客戶特性而智能獲客的平臺是非常關鍵的，因此，本團隊成員根據精準營銷研究方案提出了以下幾點解決方案。A.利用DMP平臺，智能匹配目標客戶，提升客戶轉化率。本項目服務的某公司DMP平臺擁有2億+企業數據輻射能力，可依據用戶輸入的關鍵詞快速貼標簽建立目標客戶畫像，再結合強大的系統數據算法，為客戶匹配吻合度最高且比較活躍的企業，該企業首先應該選擇某公司的平臺匹配合適的客戶。B.以四級標簽體系方案為基礎，精準選定目標用戶。作為初創企業，佛山A投資公司首先應該在舊客戶聚集地進行大范圍投放，在標簽定向測試了一段時間之后，再在佛山各區進行大規模廣告投放。一開始，優化團隊采用LBS定位的功能，在舊客戶聚集地禪城區為半徑向外輻射，查找25-40歲對融資咨詢、財務投資有需求的用戶（如圖3、4所示），之后，廣告再覆蓋佛山禪城、南海和三水等各區。C.結合興趣標簽，添加廣告關鍵詞。社交平臺廣告落地頁的優化思路，是以客戶瀏覽、下單轉化為核心目標。本團隊建議將原價3561元現價僅299元的超高優惠活動設置在首屏關鍵位置，從而吸引用戶點進去提升公司整體轉化率。（3）案例效果。本團隊在廣泛定向的同時，精準鎖定對融資咨詢方面有興趣的用戶，提升了佛山市A公司的線索產出效率，截至目前，已經有5w+高質量的有效線索，客戶轉化率由原來的11%提升到30%，最終4k投入帶來6w+的營業額。（4）案例總結。A.利用DMP平臺，智能匹配目標客戶。融資咨詢類商家主要圍繞本地推廣、線索收集等方向智能匹配目標客戶，提升客戶轉化率。融資咨詢行業對廣告呈現有著特殊要求，比如體現服務專業度、關鍵詞吸引人的廣告圖。B.了解目標客群特征，選擇中小企業對咨詢有需求的中高端人群。C.為了第一時間建立起用戶對品牌的好感，在落地頁首屏位置即加入優惠活動廣告關鍵詞，通過展示及其具有吸引力的限時優惠活動等內容贏得用戶關注，并進一步促進用戶留資購買。

篇9

易傳媒近期的一份《中國互聯網廣告核心數據白皮書》，集中整理了包括零售、奢侈品、服飾、旅游、醫療等重點行業，在不同類型的網站投放廣告的點擊率效果分析。報告指出，如果根據”理所當然”的網站頻道選擇投放，事實上可能會窄化了廣告原來可以有的更大覆蓋和效果。

數據發現，服飾類及通路零售類廣告(見圖1-2)，意外的在健康網站上投放效果較好。根據艾瑞iUserTracker，2012年4月數據顯示，健康類網站36歲及以上人群TGI指數超過120。36歲以上人群作為家庭消費主要決策族群，偏向于關注家庭相關類別產品，因此對于服飾類及通路零售類廣告，擁有更高的關注度。另外，通路零售類廣告，在母嬰網站上投放效果也較好，值得關注。

圖1、服飾行業媒體點擊率分析

圖2、零售行業媒體點擊率分析

奢侈品廣告，除了在娛樂消費類網站上表現如同其它行業一樣出色之外；特別的是，在母嬰類網站上獲得較好的效果(見圖3)。據人群數據顯示，瀏覽母嬰類網站的多數為年輕媽媽，而由于媽媽人群有一定的購買力，因此對于奢侈品也會表現出一定的興趣。

圖3、奢侈品行業媒體點擊率分析

旅游運輸類廣告，通常在音樂網站和職場招聘網站表現突出(見圖4)。值得注意的是職場招聘網站，一般而言，瀏覽這類網站的大部分是畢業生或者求職者，前者有空閑時間和精力可以旅行，所以更傾向于了解旅行類資訊；后者普遍有一定的經濟基礎，因此對旅行類的廣告較為關注。

圖4、旅游運輸行業媒體點擊率分析

醫療保健類廣告，在房產網站及生活網站上點擊率較高(見圖5)，這類網站的瀏覽受眾較關心生活質量，較注意身體健康，且有一定的經濟實力，所以會更關注醫療保健類廣告。

篇10

“醫療與移動的相互碰撞形成移動醫療的火花，以此滿足中國人多種多樣的醫療需求。”微軟大中華區軟件架構前首席顧問楊楓目前在移動醫療領域創業，日前接受本報記者采訪時介紹，中國人口老齡化、環境污染帶來的慢性病人群增長等情況，依靠現有的醫療條件沒能對其進行科學管理，移動醫療的市場才會受此關注。

國際醫療衛生會員組織HIMSS對移動醫療給出的定義為：mHealth，通過使用移動通信技術——例如PDA、移動電話和衛星通信來提供醫療服務和信息。它為發展中國家的醫療衛生服務提供了一種有效方法，在醫療人力資源短缺的情況下，通過移動醫療來解決醫療問題。移動醫療應用和服務包括：遠程患者監測，視頻會議，在線咨詢，個人醫療護理裝備，無線訪問電子病例和處方等。

GSMA（全球移動通信系統協會）預測，到2017年全球移動醫療市場的發展將帶來230億美元的收入，主要的動力來自于降低醫療保健成本，以及加強醫療服務范圍。根據Cube Labs調查數據顯示，目前世界上有62%的內科醫生使用平板，50%的醫生會將平板用于臨床診斷，71%的護士在工作中使用智能手機，移動終端在醫護人員中已達到一定的普及。

而除了在醫院里已經具有這種基礎，中國擁有全球最大且發展最迅猛的手機用戶人群，移動通訊需求及習慣多種多樣。

一位不愿具名的風投人士告訴記者，單就中國境內，每年醫藥的銷售是8000多億，營銷的費用1700多億，銷售完全是用市場費用的投入來撬動。“藥企口袋很深，錢很多，而且非常容易撬出來。”因此目前為藥企營銷并向其收費也是一種可能性較大的盈利模式。

國內移動醫療的興起

創業投資早已嗅到移動醫療龐大的市場。有媒體報道，2011年，春雨天下軟件公司曾獲得藍馳創投300萬美元投資，2012年B輪融資規模已經攀升至800萬美元；杏樹林創業之初獲得的天使投資幾十萬美元，創始人張遇升向記者表示，杏樹林也準備在今年開展首輪融資計劃。

移動醫療應用主要分為面向醫院醫生的B2B模式和直接面向用戶的B2C模式。一是遠程醫療，比如“春雨掌上醫生”，可以查詢自己或他人有可能罹患的疾病，并通過該App向醫生提問；二是疾病管理，如“好大夫”，進行心臟瓣膜支架等疾病的術后管理；三是藥物管理，如“丁香園”的用藥助手醫生可用來查詢藥品說明書，查看用藥指南摘要及全文，使用常用醫學計算工具。

據不完全統計，目前關于移動醫療的App已達到千余個。“隨時都有人跳入移動醫療。”楊楓說，市場大，細分也厲害。

杏樹林是一家開發移動醫療應用的公司。其創始人張遇升接受本報記者采訪時表示，杏樹林的產品“醫學文獻”在去年三月底上線，已覆蓋國內10%左右的醫護人員。目前杏樹林的商業模式是通過醫生使用杏樹林的工具，來為藥企提供個性化的、向醫護人員營銷的路徑。

上海時云醫療科技是利用大數據的方式來做慢病管理的創業公司，其數據和分析模型來自一家美國的頂級醫學實驗室，實驗室負責人是時間生物學的創始人。核心概念就是人的很多體征數據的變化規律與時間和環境相關，出現異常變化，分析模型可以通過紊亂的不同情況，判斷出中長期的形成慢性病的風險。時云醫療的創始人郭輝對記者說，目前他們基于現有的家用血壓計外接數據傳輸模塊，手機App提醒用戶在什么時間節點進行血壓測量，將傳輸的數據形成一條曲線，從而來進行分析，以達到控制慢性病的目的。

瓶頸的突破

移動醫療的創業者和投資人最在意的無非是商業模式。雖然醫療健康行業市場大，但因為體系的復雜性，商業模式并不顯而易見。

在國外，一些移動醫療產品已經有商業模式，主要是向醫院、醫生、藥企、保險公司和消費者進行收費。例如全球第一家上市的移動醫療公司Epocrates為醫生提供手機上的臨床信息參考，2012年營收約為1.2億美金，其中75%來自于藥企，主要是為其提供的精準的廣告和問卷調查服務。

楊楓對記者說，中國移動醫療暫時沒有很成熟的商業模式，這與國家在醫療方面的投入，人們對醫療上面的觀念意識方面都有關系。“美國目前在醫療上的投入占到GDP16%左右，而我們是5%左右，但中國的人口眾多，分配到個人則更少。”楊楓表示。

而除此之外，移動醫療不是做一個App就能做得起來的，需要行業支撐和行業資源，來進行深度合作。“測量了一個血壓，但是如果沒有醫生來告訴我，則沒有意義。”楊楓告訴記者。而這意味著，將醫療行業與移動應用進行深度整合將是一個門檻。

“有很好的產品技術水平加上對醫療行業深刻的理解及第一手經驗的人，這樣的團隊非常少，像丁香園這樣的組合，在國內是非常少的。”張遇升也對記者說。