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互联网连接效应：以自身的能力拥抱这种更自由的职业模式有更好的反脆弱性而在过去传统时代里，人必须依附于一个特定的机构或者组织之中才能生存，因为组织和机构就是资源配置的方法，但由于信息不对称人才与企业需求匹配难以达到更高效的状态，导致庞大的资源剩余和庞大的需求无法得到满足，因此导致合适的资源的与人才的各自流失浪费。自由职业英文是self-employed(自雇者)。

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通过互联网内容平台、知识付费平台或者共享平台，你可以灵活地出售时间、技能和金钱，获取收益与打造自身的圈子人脉、个人品牌与影响力的机会。中国当前的环境也具备共享经济生存和发展的土壤根据统计数据显示，2025年全球共享经济的市场规模将达到3,350亿美金，年均复合增长率达到36%。有数据显示，在美国，不在特定场所去工作的人们已经占到了整个美国工作人口的三分之一，并且每年以10%的速度增长着。时代变化的不确定性让自由职业者选择的这条路是一条充满希望但又看不到远方终点的荆棘之路。

其实说到底，自由职业者本身是一种创业，只不过更加低成本化与轻模式化。“开放人才市场”会发布公司短期任务式的需求，一些任务仅招募内部员工，另一些只对通过验证的自由工作者开放。

加之经济下行、缺乏保障，加之裁员潮频频出现，对于企业来说，裁员更多是源自外界的竞争压力与狼性文化的机制效应，但对于企业中的个体而言，加深了人们对于未来不确定性的焦虑，人们需要更多的收入模式来确保安全感。这种短期与阶段性以及项目型的人才需求也完全可以由企业搭建平台来解决。

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不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素，但相比过去的诊疗方式，我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。但2011年只能实现10~20%，也即产生300~600亿美元的价值。

一些创新者正在试验，希望这些数据对于临床也可以起到直接有效的作用。制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。

导致这一现状的原因是个人健康数据一般是不会提供给患者本人的，所以他们不能及早发现并调整自身情况，只有当生病时才会去就医。除此之外，在个人健康管理的过程中，收集数据的可穿戴暂时还没有显示出临床应用价值。

什么是标准化的路径呢?患者只有在患病时才主动进入医疗健康系统;诊疗服务重点不是为了优化的病人的体验或体现诊疗价值;相同的疾病，医生会对所有患者均采取相同的临床指导方案。基因组测序的成本下降，蛋白质组学的出现，以及实时监测技术的发展有可能产生出一种新的超精细化数据。这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成，人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。在麦肯锡发布的报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中，它看好5大应用领域，分别是欧洲公共领域、美国健康医疗、制造业、美国零售业以及基于地理位置的服务。

一些领先的玩家一直在使用临床试验数据来给药物贴标签(也就是说，看药物有没有其他用途)。这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

除此之外，个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。大多数患者的现状是，只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。

最后，也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。在商业模式创新上也不断生根发芽，例如Explorys，一家可以查看4000万份美国患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收购，来加强其健康数据分析工作力度。

也就是说，它们之间的差距在越拉越大。因此，医生和监管机构需要仔细考虑如何利用这些有价值的信息来进行疾病的预防和治疗。总之，想要整合数据分析，医疗领域还有很长的路要走。2、个性化医疗过程中的利益相关者们即使国与国之间的医疗环境差异蛮大，个性化医疗的到来将可能改变整个系统利益相关者的命运，下面主要讨论美国的医疗系统，但对全球医疗仍有参考价值。

2011版报告预估，数据分析在医疗领域每年能够产生3000亿美元的潜在价值，年生产增长率为0.7%。对于制药企业来讲，算是取得了更大进展，许多公司应用数据分析助力研发。

先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、诊断、治疗和监测。医疗领域的数据共享，存在很多抑制其进共享的因素。

另外，许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务，服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。