201804060437玩的就是心計

玩的就是心計



最近在youtube頻道看了很多人都在分享讀書的心得

有時都會找一些工具書啊!理財類的書。語言教育書之類的

但是我大部份都是在傳統的書局購買自已喜歡的書來

看~~因為怕網路書店的書跟在傳統的書局有落差

但是最近上了博客來網路書店之後就徹底改觀了

因為博客來裡面的介紹非常的詳細。像是我訂了玩的就是心計

這本書之後。明天就送到家了,寄送方面可說是非常之快速

網路書局和傳統書局的優勢在於~~博客來網路書局上有很多的

書可以選擇。價錢也很合理。

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心計就如後宮甄環傳的做人智慧與謀略!!!本書取材於現實。以「玩的就是心計」為出發點,告誡讀者為人處世應注意的方面。有心計的人,能夠使難成之事心想事成,如果你仔細的閱讀此書,就能從中得到大量有益的啟示。從而讓自己在人生的旅途中處處順心,並大大改進你做人與做事的能力。

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TEDxTaipei未來世代的成功必修課:15位新世代啟航者,顛覆思維的生命故事

▲善用健保大數據,才能找出政策良方。(示意圖/記者嚴云岑攝)

採訪、撰文/傅清源

台北醫學大學管理學院院長、大數據研究中心主任謝邦昌,是台灣醫療大數據的專家,對於政府如何善用健保資料,以大數據進行分析,提供更好的解決方案,以下是他的專訪內容摘要。

龐大疾病資料提供醫療研究基礎





全民健保從1995年開辦,就快速累積龐大台灣民眾的醫療資料。自2000年開始,中央健保局委託國家衛生研究院發行全民健保資料庫,供研究者連結就醫病患、醫師以及醫療院所的基本特性等資料,早期從100萬筆資料,增加到200萬筆的抽樣檔。

這些健保資料庫在深度與廣度上,都不輸國外類似醫療資料庫,內容豐富詳盡的疾病資料蒐集不但可做為醫療研究的實證基礎,而費用檔是最詳盡也最準確的資料,有助於健保財政的深入討論與調整,成為政策規劃的基石。

台灣醫療技術在國際間早已享有盛名,排名全球第3,也是亞洲第1,其中醫療技術能夠在這20多年中突飛猛進,要歸功於醫療大數據的應用,長期支應「俗又大碗」的醫療服務。

健保資料庫蒐集龐大的資料,透過分析建立模型,提供醫生做更精確、更精準的醫療判斷與服務。在醫療大數據的應用過程中,除了會有詳實的醫學臨床資料,還有基因資料庫,可以和個人習慣、生活行為等資料對照分析,甚至納入環境資料,如空氣汙染指數、氣象變化資料都能從中找出與健康的關係。

很多醫療解決方案都是透過在數據整合分析,建立模型的流程上,讓醫療的有效性、準確性相對提高,是大數據與智慧醫療重要的精神。

分析費用資料有助醫院經營調整

智慧醫療和金融產業關係密不可分,尤其在醫療院所中,從掛號、門診到收費的流程,等同於一個微型金融體系的運作。近年來金融產業不斷創新的支付方式整合,也囊括其中。

健保資料庫的核心在於費用檔,記錄了就診病患、醫師、疾病、院所以及費用相關資訊,還累計就診總費用,根據不同檢查、診療,處置等項目,是醫療經濟研究中重要的資料。這類資料庫和金融支付整合,不但能夠了解健保財務,也能夠提供醫療財務的分析應用,協助醫療機構進行風險管理、物流管理等。

多數的醫院機構掌握的就診資訊都是以「Data Bank」形式存在,輔以ERP系統(企業資源軟體系統,Enterprise Resource Planning),不但可以精確了解醫院營運過程,根據數據調整改善,與行為資料庫結合,例如在醫院大廳設置現場演奏、在兒科院區設置遊樂器材,都是由數據分析出的服務需求帶入醫院經營,甚至開始出現為個人需求的客製化醫療服務。

放寬金融業投入長照改善健保財務

台灣的健保制度是典型的社會主義制度,不分貧富貴賤都能享有一樣的醫療資源。口碑很好,但財務問題始終是最大隱憂,像是3,000億到5,000億不等的藥價黑洞,都需要政府財政協助彌補。

為了因應高齡化社會來臨,台灣現行積極推動的長期照護也往社會主義方式進行,若考量到健保財政負擔,未必是最合適的方向。因為台灣畢竟不是施行社會主義的社會,政府的資源分配始終是重要課題,健保制度在財務方面與風險控管身受其痛。

從數據分析來看,健保制度回歸福利政策,成為醫療照護基礎,提供一般民眾基本需求,而不是不斷增加齊頭式服務來擴大財務風險。目前政府編列數百億預算進行長期照護是不夠的,產業界準備投入長照領域的資金累積超過千億。如果政府能夠適度的開放市場機制,讓金融服務、保險商品都能參與其中,仿效美國醫療機構和金融保險合作的模式,可以提供更多元的客製化服務。讓有能力負擔品質與價格較高醫療服務或醫療器材的人,可以有更多的選擇,也能讓產業更活絡。

舉例來說,美國目前在智慧醫療發展,在預防醫學上有醫療服務與金融保險結合的應用。保險公司提供保戶穿戴式裝置,透過裝置可以偵測和蒐集保戶的健康狀況,如果一段時間偵測發現保戶的體重或體脂數字都明顯改善,就能夠享有微幅的保費折扣,目的是鼓勵保戶維持健康狀態,降低保險公司未來在醫療給付的成本。

善用大數據尋求政策問題解方

從大數據分析角度來看,隱私權的問題可以藉由「去個人化」的方式來迴避,資料庫只提供族群分類資料,進行類型分析,有助於建立更多商業模式與機制。就像銀行會針對消費者收入與生活方式,提供普卡,金卡,無限卡等不同商品,聽音樂會或歌劇,也都有因座位的不同而有票價之別,滿足不同族群,這些都是透過數據分析找出來的商業模型。

但唯有資訊公開、制度開放,讓各領域都能有機會參與,提出不同的解決方法,再由市場機制汰弱擇強。

政府擁有最多不同領域的大數據,除了健保,個人所得稅、電子發票等財政資料都很龐大。這些數據如果能夠善用整合分析,對於不同現行政策產生的各種問題,應能提供更好的解決方案。

醫療政策也是如此,導入商業模式的醫療服務,未必背離健保制度的精神,也不會因為負擔能力不同而對人產生階級意識的差別待遇,不能用「絕對」的觀念看待智慧醫療產業的發展,一味用制度法規去束縛業者,將喪失創新服務的可能性,對產業發展並無助益。

▼台灣銀行家8月號雙封面。(圖/金融研訓院提供)



※ 精彩全文,詳見《台灣銀行家2017年8月號》。

※ 本文由財團法人台灣金融研訓院授權刊載,未經同意禁止轉載。










商品訊息簡述:

  • 出版社:我的文化

    新功能介紹
  • 出版日期:2013/05/15
  • 語言:繁體中文


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