Toda vez que dirijo a aula de saúde 101, termino com áreas nas quais pretendo investir. Um exemplo: Trazendo mais padronização para a saúde A saúde caiu em grande parte no campo de que as soluções devem ser personalizadas para seus usuários finais. Há uma grande oportunidade de criar soluções mais padronizadas, que acabam se tornando uma opção mais barata graças à escala. Eles também se tornam uma valiosa via de distribuição porque as soluções de parceiros podem ser distribuídas rapidamente entre os clientes (sem a necessidade de implementações caras) A IMO AI desempenha um papel enorme aqui - a natureza não determinística dela é realmente ótima para lidar com os casos extremos que a personalização criou Exemplos: 1) Escalas para medir doenças - muitas delas são incrivelmente subjetivas, você pode usar a tecnologia para torná-las mais padronizadas entre os médicos que as administram? (por exemplo, Cognoa e outros diagnósticos digitais fazem isso) 2) Levar processos personalizados e durante eles para versões mais padrão "plug and play" (por exemplo, o que o Redox fez para integrações de EHR) 3) Pegar dados não estruturados confusos e transformá-los em dados padronizados e fáceis de usar (por exemplo, o que a Tuva Health está fazendo pelos dados de saúde) Eu passo por mais 6-7 temas que me interessam, se você quiser fazer o curso de saúde 101, ele começa em 22/09 (inscreva-se no próximo tweet)