每次我举办医疗101课程时，我都会结束于我想投资的领域。一个例子：为医疗带来更多标准化 医疗在很大程度上已经落入了一个观点，即解决方案应该根据最终用户进行定制。 有一个很大的机会可以创建更多标准化的解决方案，这些解决方案最终由于规模效应而变得更便宜。它们也成为一个有价值的分发渠道，因为合作伙伴解决方案可以快速分发给客户（无需昂贵的实施） 在我看来，AI在这里扮演着重要角色——它的非确定性特性实际上非常适合处理定制所产生的边缘案例 例子： 1）测量疾病的尺度——许多都是非常主观的，您能否利用技术使其在执行的临床医生之间更加标准化？（例如，Cognoa和其他数字诊断就是这样做的） 2）将定制流程转变为更标准的“即插即用”版本（例如，Redox为EHR集成所做的） 3）将混乱的非结构化数据转化为标准化、易于使用的数据（例如，Tuva Health为医疗数据所做的） 如果您想参加医疗101课程，我会讨论6-7个我感兴趣的主题，它将于9月22日开始（请在下一条推文中注册）