Cada vez que dirijo la clase de atención médica 101, termino con áreas en las que busco invertir. Un ejemplo: Llevar más estandarización a la atención médica La atención médica ha caído en gran medida en el campo de que las soluciones deben personalizarse para sus usuarios finales. Existe una gran oportunidad para crear soluciones más estandarizadas, que terminan convirtiéndose en una opción más barata gracias a la escala. También se convierten en una valiosa vía de distribución porque las soluciones de los socios se pueden distribuir rápidamente entre los clientes (sin necesidad de implementaciones costosas) En mi opinión, la IA juega un papel muy importante aquí: su naturaleza no determinista es realmente excelente para manejar los casos extremos que ha creado la personalización Ejemplos: 1) Escalas para medir enfermedades: muchas de ellas son increíblemente subjetivas, ¿puede usar la tecnología para estandarizarlas en los médicos que las administran? (por ejemplo, Cognoa y otros diagnósticos digitales hacen esto) 2) Llevar los procesos personalizados y durante ellos a versiones más estándar "plug and play" (por ejemplo, lo que Redox ha hecho para las integraciones de EHR) 3) Tomar datos desordenados no estructurados y convertirlos en datos estandarizados y más fáciles de usar (por ejemplo, lo que Tuva Health está haciendo por los datos de atención médica) Repaso 6-7 temas más que me interesan, si quieres tomar el curso de atención médica 101 comienza el 22/9 (regístrate en el próximo tweet)