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企業可以借助共享經濟服務交易平台、知識付費平台、內容生產平台等找到這部分專業人士與消費者對接，讓供求雙方更自由的選擇，滿足企業發展過程中的短期與階段性需求，或者與自由職業者建立一種更為高效的合作關係，打破既有行業與企業的禁錮，以一種近乎完全競爭的市場模式，激發組織創新活力。互聯網連接效應：以自身的能力擁抱這種更自由的職業模式有更好的反脆弱性而在過去傳統時代裏，人必須依附於一個特定的機構或者組織之中才能生存，因為組織和機構就是資源配置的方法，但由於信息不對稱人才與企業需求匹配難以達到更高效的狀態，導致龐大的資源剩餘和龐大的需求無法得到滿足，因此導致合適的資源的與人才的各自流失浪費。

自由職業英文是self-employed(自雇者)。這樣一來，未來可能驅使企業組織結構的更加彈性化，突破地域、行業或者專業等因素的限製，更加靈活的獲取所取的專業人才，因為更多專業性的外腦智慧可以幫助企業獲取更多的優質資源甚至突破某個固有瓶頸與短板。在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。所以我們看到互聯網行業幾乎每年都會出現裁員潮。

總的來說，在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。通過互聯網內容平台、知識付費平台或者共享平台，你可以靈活地出售時間、技能和金錢，獲取收益與打造自身的圈子人脈、個人品牌與影響力的機會。中國當前的環境也具備共享經濟生存和發展的土壤根據統計數據顯示，2025年全球共享經濟的市場規模將達到3,350億美金，年均複合增長率達到36%。有數據顯示，在美國，不在特定場所去工作的人們已經占到了整個美國工作人口的三分之一，並且每年以10%的速度增長著。

時代變化的不確定性讓自由職業者選擇的這條路是一條充滿希望但又看不到遠方終點的荊棘之路。其實說到底，自由職業者本身是一種創業，隻不過更加低成本化與輕模式化。

“開放人才市場”會發布公司短期任務式的需求，一些任務僅招募內部員工，另一些隻對通過驗證的自由工作者開放。加之經濟下行、缺乏保障，加之裁員潮頻頻出現，對於企業來說，裁員更多是源自外界的競爭壓力與狼性文化的機製效應，但對於企業中的個體而言，加深了人們對於未來不確定性的焦慮，人們需要更多的收入模式來確保安全感。

這種短期與階段性以及項目型的人才需求也完全可以由企業搭建平台來解決。AppMakr是一家開發智能手機應用程序的小型公司，但這家公司一名全職員工也沒有。用一句簡單的俗語來說，就是沒有金剛鑽，別攬瓷器活。但說到底，它也是一種能夠讓生產者解放組織的束縛與壓製，讓人感到幸福的職業。領英預計到2020年，自由職業者人數將占總勞動力的43%。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎

就現在回頭來看，大數據的確是大玩了一把。不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑製因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數據在當今診療過程中的意義。

但2011年隻能實現10~20%，也即產生300~600億美元的價值。一些創新者正在試驗，希望這些數據對於臨床也可以起到直接有效的作用。

製藥企業和醫療設備企業大數據和先進的分析方法可以讓製藥企業的藥物預測建模更為精準，加速藥物開發過程。導致這一現狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的，所以他們不能及早發現並調整自身情況，隻有當生病時才會去就醫。

除此之外，在個人健康管理的過程中，收集數據的可穿戴暫時還沒有顯示出臨床應用價值。什麽是標準化的路徑呢?患者隻有在患病時才主動進入醫療健康係統;診療服務重點不是為了優化的病人的體驗或體現診療價值;相同的疾病，醫生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。基因組測序的成本下降，蛋白質組學的出現，以及實時監測技術的發展有可能產生出一種新的超精細化數據。這可以由人工智能驅動的臨床決策支持係統來完成，人工智能係統可以通過梳理數百萬患者病曆、基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。

在麥肯錫發布的報告《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》中，它看好5大應用領域，分別是歐洲公共領域、美國健康醫療、製造業、美國零售業以及基於地理位置的服務。一些領先的玩家一直在使用臨床試驗數據來給藥物貼標簽(也就是說，看藥物有沒有其他用途)。

這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。除此之外，個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。

大多數患者的現狀是，隻有當他們已經患病時才會主動進入醫療機構接受診療。最後，也是最關鍵的一環，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。

在商業模式創新上也不斷生根發芽，例如Explorys，一家可以查看4000萬份美國患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收購，來加強其健康數據分析工作力度。也就是說，它們之間的差距在越拉越大。因此，醫生和監管機構需要仔細考慮如何利用這些有價值的信息來進行疾病的預防和治療。總之，想要整合數據分析，醫療領域還有很長的路要走。

2、個性化醫療過程中的利益相關者們即使國與國之間的醫療環境差異蠻大，個性化醫療的到來將可能改變整個係統利益相關者的命運，下麵主要討論美國的醫療係統，但對全球醫療仍有參考價值。2011版報告預估，數據分析在醫療領域每年能夠產生3000億美元的潛在價值，年生產增長率為0.7%。

對於製藥企業來講，算是取得了更大進展，許多公司應用數據分析助力研發。先進的分析方法可以將標準化的疾病治療轉化為個性化的風險評估、診斷、治療和監測。

醫療領域的數據共享，存在很多抑製其進共享的因素。另外，許多製藥企業也在將數據分析應用在研發上，尤其是在簡化臨床試驗方麵。

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