Jedes Mal, wenn ich den Healthcare 101-Kurs durchführe, enden ich mit Bereichen, in die ich investieren möchte. Ein Beispiel: Mehr Standardisierung im Gesundheitswesen Das Gesundheitswesen ist größtenteils in das Lager gefallen, dass Lösungen an ihre Endbenutzer angepasst werden sollten. Es gibt eine große Gelegenheit, standardisierte Lösungen zu schaffen, die dank der Skalierung zu einer günstigeren Option werden. Sie werden auch zu einem wertvollen Vertriebsweg, da Partnerlösungen schnell über Kunden verteilt werden können (ohne teure Implementierungen) Meiner Meinung nach spielt AI hier eine große Rolle - die nicht-deterministische Natur davon ist tatsächlich großartig, um die Randfälle zu behandeln, die die Anpassung geschaffen hat. Beispiele: 1) Skalen zur Messung von Krankheiten - viele davon sind unglaublich subjektiv, kann man Technologie nutzen, um es über die Kliniker, die es anwenden, standardisierter zu machen? (z.B. Cognoa und andere digitale Diagnosen tun dies) 2) Anpassung von Prozessen und deren Umwandlung in standardisierte "Plug-and-Play"-Versionen (z.B. was Redox für EHR-Integrationen getan hat) 3) Unordentliche, unstrukturierte Daten nehmen und sie in standardisierte, leichter zu verwendende Daten umwandeln (z.B. was Tuva Health für Gesundheitsdaten tut) Ich gehe durch 6-7 weitere Themen, die mich interessieren, wenn Sie den Healthcare 101-Kurs besuchen möchten, beginnt er am 22.09. (melden Sie sich im nächsten Tweet an)