Cada vez que dou a aula de saúde 101, acabo com áreas nas quais estou a procurar investir. Um exemplo: trazer mais padronização para a saúde. A saúde caiu em grande parte na ideia de que as soluções devem ser personalizadas para os seus utilizadores finais. Há uma grande oportunidade de criar soluções mais padronizadas, que acabam por se tornar uma opção mais barata graças à escala. Elas também se tornam uma valiosa via de distribuição porque as soluções parceiras podem ser distribuídas rapidamente entre os clientes (sem precisar de implementações caras). Na minha opinião, a IA desempenha um papel enorme aqui - a natureza não determinística dela é, na verdade, 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 tecnologia para torná-las mais padronizadas entre os clínicos que as administram? (por exemplo, a Cognoa e outros diagnósticos digitais fazem isso) 2) Transformar processos personalizados em versões mais padrão "plug and play" (por exemplo, o que a Redox fez para integrações de EHR) 3) Transformar dados desordenados e não estruturados em dados padronizados e mais fáceis de usar (por exemplo, o que a Tuva Health está fazendo para 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).