今天百科互动给各位分享医疗数据开放使用有哪些痛点？的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录：
口腔医疗行业有哪些问题与痛点？如何解决?
口腔行业在获客经营上有哪些痛点？
痛点1：顾客成交率低
前几年的顾客，到店就爽快成交，为什么现在的客户总是打量一番就推门走人？
是因为顾客挑？还是产品不够好？亦或者是员工服务不周到？都有，但是不能只盯着一面，需要用体系化的思维，统一解决这些问题，改变门店管理现状，如果是产品竞争力差，就要优化产品运营体系；如果是接诊能力差，就要优化接诊流程。企业成长的过程，也是不断优化体系的过程。
痛点2：客户流失高
口腔门店的客户管理是关乎门店生死的大计，也是关乎门店业绩的重要部分，做不好客户管理，就找不准客户的精准需求，再好的产品也卖不出去。那么客户的流失率随之而高就不足为奇了，没有老客的情况下，门店就会着急的去拓新客，然后盲目拓客，又会导致门店对老客的关注度与回访率下降，从而导致更多老客的流失，新客这边又重演老客的情况，最终导致门店陷入恶性循环。所以，做好口腔门店的客户管理是非常重要的，要知道门店的80%的业绩都是20%的老客户（大客户）贡献的（二八法则也适用于大多数口腔门店），重视老客，做好老客（大客户）的维护和服务才是门店长久发展的基石。
痛点3：管理被动。
牙医的服务质量和流动性较难把控，行业里大部分是牙医创业。
比如我开大连锁，有二三十个医生，其中总有医生认为他能力很强，没有得到重用，这是一个普遍特性。人员流动太大会令门店的服务质量没有办法得到保障，客户也不喜欢到熟悉的门店却被当成陌生人来对待。而且开门诊是每个牙医的梦想，在门诊把牙医培养起来后，他会有出去赚钱的想法，也有用户跟着牙医走，所以对管理人员来说比较被动。
痛点4：缺乏盈利产品
门店产品一大堆，每个月也卖出了很多，但是月底一算盈利，忍不住叹口老气，盈利太低，其实是产品卡项有问题。基础低价的项目过多，主推项目不明确，缺乏高利润项目，没有对咨询|医生|市场|客服等进行专门的培训，客户追销复购率和客单价提不上来，这就导致了员工看起来很忙，但是门店收入却上不去的局面。
有效解决口腔机构痛点的就是通过私域+直播的方式。相比公域直播有局限性，而且现在处于饱和状态，没有粉丝，没有流量，想要流量就要支付很高的费用，坦竖而且最后投入跟转化未必成正比，这就导致公域直播平台陷入尴尬境地。相对于公域直播而言，私域直播对品牌的获客、用户留存、转化都具有显著作用。因为私域里的顾客大多已经接受过让闹大机构教育，这样就减少很大一部分沟通成本。后疫情时代下，口腔机构开始纷纷构建自己的私域流量池，建立长期有效的营销主阵地。
诺云直播基于口腔机构的直播营销需求，以商业智能服务技术为基础，以私域直播为抓手，为口腔机构提供专业直播团队和运营策划服务，聚焦直播营销流程的每一个环节弯隐，打造一套全流程、一站式口腔直播解决方案。
请分析一下大数据在医疗行业的应用中面临的挑战有哪些
1、数据质量
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如医院、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的稿粗弊。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而医院则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的医院和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确键族度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于凳轿统计意义的。
另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。
医疗+AI-辅助诊断
医疗包括多项内容：挂号，检查，影像读取，报告解读，诊断，开药，支付，住院，手术等等，各个环节都有对备携应的痛点，本篇文章仅说明下辅助诊断。
诊断是医疗中的一个核心环节，当前中医与西医给出诊断的方式不同。西医给出诊断依赖于：1）患者体征 2）患者描述 3）检查数据，其中1，3是主要判断依据。而中医则通过体征查看，脉象诊查，患者描述的方式确认诊断。在这个过程中，医生获取患者信息，解读信息的时间比较长，同时也存在误诊的可能的性。当前市场上的辅助诊断工具本质上就是为了解决上述问题。
AI实现辅助诊断分为两大类：一种是由专家基于个人经验搭建知识库。这种相对比较精确，但是覆盖面小，只适合特定领域的辅助诊断。第二种就是使用机器学习算法，从医院和网上抽取数据，构造一个更为全面的知识图谱。但是受限于没有数据规划，以及当前技术水平，在精确度上有所不足。在当今社会，基本上提供辅助诊断服务的公司大部分是第二种。
基于底层数据的类型，可以将辅助诊晌碧断模型分为：文本诊断类型，图像诊断类型。文本类型的实现逻辑，大体上是使用算法，从医学文献，病例，网上医疗信息中获取并生成结构化数据。而图像诊断类型则是从医院影像资料库，以及网上开发影像库中获取。
综合市场上做文本辅助诊断的公司玩家由：平安好医生，微医等在线问诊平台，watson，百度医疗大脑，康夫子等服务提供商。图像辅助诊断等玩家有：阿里ET医疗大脑，腾讯觅影，依图科技等公司。如上面所说，医生在诊断过程中极度依赖检查或者观察得到的仿谨伏信息数据，这些数据基本上都在医院，可使用性比较差。这就导致现阶段的文本辅助诊断模型效果精度无法达到医生要求。而图像辅助诊断，由于处理的业务比较单一，主要使用的是ct／mri数据，同时图像识别技术相对于NLP，更能支撑诊断，反映在市场上的结果就是这个赛道上有太多的玩家。
现阶段辅助诊断工具发展的并不好，总结原因有如下几点：
1）国家已经高屋建瓴的规划了医疗数据的开发时间表，并在政策上，对医疗数据的开放，逐步扫清了障碍
2）医院，尤其是三甲医院，为了自身发展，也会准别升级内部信息系统，统一数据规范
3）后续数据的开放和使用应该会是以联盟的形式进行，尽可能拿到门票
3）技术升级有赖于整个技术领域的发展，在此之前可以结合公司所具备的资源，选择特定的领域尝试进行辅助决策
医疗App的痛点
近期跑了3家三甲医院医疗数据开放使用有哪些痛点？的口腔科，就医这件事槽点真是太多。
一 硬件
这块吐槽医院硬件，和App暂无关系。这次去医疗数据开放使用有哪些痛点？的是瑞金、六院、仁济这三家。
1 电梯
大概建的早，瑞金的电梯设计特别不合理。如果你在工作日上午到了瑞金医院，你得在一楼排一条长龙等候升降梯去11楼口腔科。如果你要走有扶手的电梯呢，每到一层就得穿越一个楼层到达下一个电梯口。因为扶手电梯不是连续的，这也是为什么升降梯会排长龙。下楼更麻烦，通常升降梯都不会停，因为一般都满员了，我等待了数次森银没有电梯后，直接走安全通道的楼梯。11楼啊！老人家怎么办！这还不是最麻烦的。最麻烦的是，如果你在11楼，还想顺便去9楼看个消化科，最快的方法是，下到一楼，排长龙坐升降梯上来。走楼梯不行吗医疗数据开放使用有哪些痛点？？是的，不行，9楼的安全通道门是锁的！坐扶手电梯不行吗？对不起，6楼以上就没有扶手电梯了！世界上最远的距离，是你以为只有两层首州楼，实际隔了20层！医生，如果我过号了，请你理解我，我就在这个楼里，只不过下不来！
这一点六院简直完胜，同样是容纳病人量巨大，交通畅通无阻啊！
2 取药
仁济医院的取药处采用了机器自动化处理，他们的药方只需要一个人。这在很多医院中算比较先进此芹宴的了，节省了不少人力。
二 流程效率
1 挂号 过号
六院过号了可以和护士台联系直接插号。瑞金挂完号，需要再在护士台登记，印象中中山医院也需要再次登记。这些流程在挂号App中可以有所提示，避免不清楚的用户干等。
2 检查
其实有些检查，如胃镜、B超，病人可以自己判断需要先做，而无需先找医生问诊再开检查单。如果病人可以直接选择做检查，可以提高不少效率。
三 确诊疾病的知识
在中国，如果疾病能被确诊，暂不论治疗难度如何，某种意义上还是幸运的。
几个月前，妈妈胸闷有干咳。看了呼吸科、耳鼻咽喉科，做了各种检查没有问题。医生甚至说考虑是否神经性的。也许医生专业度太高，无法给出转科进一步确诊的建议，就这样又过了好几天。网上说胸闷还可能和心脏、脑有关，就在我准备拉着我妈去做全身大检查之前好大夫的一个医生回复我考虑胃食管返流引起，终于在消化科得以治疗。
但这中间花去不少时间精力，更重要的，是充斥着担忧。
所以我特别希望医疗app可以做到，针对一种症状，例如胸闷，精确列举可能的疾病及其伴随症状。可以结合医生贡献、病人贡献和文献抓取等。
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