利用数据科学创建COVID-19风险评分

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利用数据科学创建COVID-19风险评分
每个人都希望安全地重启经济。 大家。 问题不是“ 如果 ”，而是“ 何时 ”和“如何”，以及某种程度上涉及政治。 因此，让我们不要再将矛头指向“其他”，而将其归咎于世界的困境。 现在是时候共同努力，制定解决“ 何时 ”和“ 如何 ”问题的计划了。 这是这样做的计划。
步骤1：不再执行一揽子授权
一揽子授权仅适用于平均水平的每个人，而大多数人并非平均水平。 像大多数一揽子政策授权一样，COVID-19一揽子授权对某些人来说过于严格，对另一些人则过于宽容。那么，我们如何才能接近适用于所有人的任务授权呢？ 首先，我们需要承认每个人都是不同的，并利用这些差异来转变该国的医疗保健和福利体系（见图1）。
图 1：分析配置文件在推动数字化转型中的作用
请参阅博客“ 分析配置文件：数据货币化的关键 ”，以更好地了解分析配置文件在驱动着眼于高度个性化，高度个性化的业务决策（推动数字化转型）方面的作用。
步骤2：承认创新来自拥抱不同的观点
“所有想法都值得考虑。” 推动创新的最有力说明也许是意识到有时最好的想法不是来自公司高层或会议室（或国家）中最高层的人。 很多时候，最好的想法是从一线观点的多样化发芽的，在一线的经验丰富的从业人员正在尝试，学习，即兴和适应紧急情况，有时甚至是实时的。这些一线从业人员将最终引领医疗保健行业经济价值曲线的转变（见图2）！
图 2：拥抱冲突和多样性以转变您的经济价值曲线
当冲突的约束迫使关键的利益相关者开箱即用，他们的舒适区域进入想法，协作和创新区域时，就会发生经济价值曲线转换。 请参阅博客“ 使用经济价值曲线来推动数字化转型 ”，以了解汽车行业如何接受冲突，从而从围绕“里程或马力”构建的经济价值曲线过渡到实现“里程和马力”的新经济价值曲线。
步骤3：运用设计思维，从“最差”过渡到最佳“最佳选择”
现在是时候利用“设计思维”在各种不同的观点之间进行协同，以发现和培育可能产生更好结果的想法。 “设计思维”利用协作，构想和团队动态来创建一个环境，以拥抱“力量”的力量-该数据或变量可能是更好地推动结果发展的动力。 请记住，如果您没有足够的可能时刻，那么您将永远不会有突破性的时刻。
组织必须意识到并认识到，需要多种多样的观点来激发这些可能的时刻。 不要花时间去反抗与您意见不同的人，而要花时间考虑他们的理由，并试图了解如何将其与您的想法相融合以提出更好的建议。不要满足于最小的“最糟糕的选择”。相反，积极寻求和协作以获取最佳“最佳选择”（请参见图3）。
图 3：运用设计思想从“最差”过渡到最佳“最佳选择”
从博客“ 组织如何利用设计思维来避免“最少的麻烦...””中了解有关此概念的更多信息。”
步骤4：像数据科学家一样拥抱思考艺术
现在，让我们将所有这些创造性思维与数据科学结合起来，为该国（或全世界……此方法可很好地扩展）创建COVID-19风险评分。 与Fair Isaac凭借其FICO信用评分（FICO信用评分可衡量某人偿还贷款的可能性）改变了信用行业一样，我们可以将不断增长的个人健康和保健数据财富与现代先进的分析技术结合起来（机器学习，深度学习，强化学习）以为每个人创建一个COVID-19风险评分（用于衡量任何特定个人感染COVID-19的可能性）。 参见图4。
图 4：为每个人创建一个COVID19风险评分
在图4的示例中，患者可以看到不同的变量如何影响其COVID-19危险评分，因此可以采取预防措施（例如多做运动，减轻体重或练习瑜伽以减轻压力），以降低其对COVID的敏感性-19。有关分数在使业务利益相关者“像数据科学家一样思考”中的作用的更多详细信息，请参见“ 像数据科学家一样思考第三部分：分数的作用”。
步骤5：建立持续学习环境
最后，我们需要创造一个持续学习的环境，在这个环境中，经验丰富的从业者将在开放透明的环境中尝试，学习，即兴创作，改编和与更广泛的社区分享他们的经验。当我们启用该功能时，我们将利用不断学习带来的几乎没有改善的复合效果。 正如爱因斯坦曾经说过的：“复合是世界的第八大奇迹。懂得的人赚了……不懂的人付了。” 参见图5。
图 5：复合能力提高1％
1％的复合提高365倍，可提高37.78倍（倍）！堂，我爱数学！请参阅博客“ 智能制造及其赢得1％竞赛的意义 ”，以获取有关学习经济的改变游戏规则的潜力以及相关的小知识复合的更多详细信息。
摘要：创建COVID-19风险评分
多年来，我一直在谈论许多这样的概念，甚至包括一些博客的链接，这些博客提供了有关如何通过结合观点的多样性，分析配置文件的功能以及如何创建COVID-19风险评分的更多详细信息。以数字方式转变医疗行业经济价值曲线的魔力。
但是，我们必须准备好接受不同于我们自己的观点，并“学习”关于制定全面政策和运营决策的旧观念。我们必须愿意“学习”一种新方法，该方法建立在数据科学，人工智能和机器学习的能力的基础之上，以创建高度专注，高度个性化的政策和运营决策。最后，我们将转变该国的医疗保健经济价值曲线，并在将成为新任务的时代，学会“ 事半功倍 ”。   

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关键词：OVID 数据科学 数字化转型 数据科学家 创造性思维