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Médicos Rising Stars - Quem são ?


Ano, após ano os laboratórios da Indústria Farmacêutica têm se esforçado vigorosamente na identificação dos Médicos mais relevantes para serem visitados, por demonstrarem os perfis mais alinhados às suas respectivas estratégias de negócio.

O que é um MSL - Medical Science Liaison?

O que é um DOL - Digital Opinion Leader?

O que é um KOL - Key Opinion Leaders?

O que é um DKOL - Digital Key Opinion Leaders?


Mas, nos últimos anos, a indústria retomou o hábito de olhar à frente, adiantando-se às tendências gerais, e aproximando-se mais de TI passou a entender e fazer uso do Machine Intelligence no intuito de identificar aqueles Médicos, que por suas práticas, conhecimentos, habilidades e desenvolvimento apresentavam, mesmo sem ainda sê-los, características e comportamentos similares aos dos KOLs, DOLs, DKOLs, e MSLs. E Assim foi em busca dos Médicos Rising Stars.

Certamente já ouviu este termo, mas talvez se pergunte:

  • Quem, no meu CRM - Painel Médico - mantém este perfil hoje?
  • Quem está no meu Painel Médico, e ainda não foi identificado como um Rising Stars?
  • Devo visitar Rising Stars?

O intuito deste artigo é ajudá-lo a entender e a identificar este perfil, além de apontá-lo na direção da criação dessa estratégia de atrair, reter e blindar tais preciosos profissionais Médicos.

O PROCESSO DE SELEÇÃO DOS MÉDICOS RISING STARS

O processo de seleção para um Médico Rising Stars é um rigoroso, com muitos passos. Foi projetado para identificar somente aqueles que atingirem um alto grau de reconhecimento pelos pares, além da realização profissional. O perfil Médico Rising Stars é uma lista seletiva, ainda que diversificada dos profissionais médicos em circulação, das mais diversas especialidades médicas,  cuja representação esteja focada no consumidor.

LEVANTAMENTO DOS MÉDICOS RISING STARS

Primeiro, cria-se um conjunto de candidatos.

Anualmente contrate agências de pesquisa que convidarão Médicos para nomearem colegas, que sabem ser excepcionais em seus campos específicos. Tais Médicos são convidados a considerarem a seguinte pergunta: "Se você precisasse de cuidados médicos em uma das seguintes especialidades, qual médico você escolheria?" Inúmeras salvaguardas serão imputadas para evitar a manipulação na eleição, e claro, os médicos não poderão auto-nomear-se.

A BUSCA DO CANDIDATO RISING STARS

As equipes de TI e Inteligência de Mercado, aliadas à Produtividade, contribuirão em muito, para a identificação deste pool de candidatos através de algoritmos identificadores em bancos de dados médicos, fontes online e publicações para Médicos, que atingirem certas credenciais, honras ou realizações profissionais - Este processo também inclui Médicos em áreas de tratamento menos visíveis ou altamente especializadas.

PESQUISANDO MÉDICOS RISING STARS


Geralmente, em termos de reconhecimento pelos pares e realizações profissionais, avalia-se os candidatos a Médicos Rising Stars com 10 indicadores (mas claro, isso é flexível):
  • Anos de experiência;
  • Consultas hospitalares;
  • Bolsas;
  • Atividades profissionais;
  • Posições de liderança;
  • Realizações acadêmicas / Posições;
  • Certificações;
  • Publicações, palestras e apresentações;
  • Honras e Prêmios;
  • Outras realizações proeminentes.

REVISÃO DOS QUE FORAM IDENTIFICADOS COM A BLUE RIBBON - FITA AZUL.

Logo após a primeira seleção, agrupamos os perfis em especialidades. Identificamos aqueles que demonstraram as maiores pontuações, em suas respectivas áreas, nas etapas de nomeação e avaliação, e lhes atribuímos uma "Fita Azul" por terem passado nesta peneira inicial chegando até aqui.

Recorremos então, novamente às agências contratadas inicialmente para que retomem a pesquisa inicial com os Médicos, onde cada participante é convidado a analisar e avaliar essa lista de candidatos de sua área de foco.

A SELEÇÃO FINAL DO PERFIL MÉDICO RISING STARS

O último passo é somar os pontos recebidos a partir dessas últimas indicações, as pesquisas internas e a revisão do painel de "Fita Azul". Só os Médicos com as maiores pontuações serão incluídos no perfil Médico Rising Stars. Neste ponto, a média apurada entre os laboratórios geralmente aponta algo entre 3% e 5% dos Médicos residentes no interior do respectivo estado ou região.

ANTES DO USO PROPRIAMENTE DITO

Cada candidato é verificado um pouco mais, a equipe de pesquisa também analisa de forma independente o registro da especialidade de cada candidato e verifica que o Médico esteja ativo e em boas condições.

O RIGOROSO PROCESSO DE SELEÇÃO

Este processo de seleção para os Médico Rising Stars, leva em consideração:

  • Os candidatos precisam ser Médicos ativos que foram totalmente licenciado para a prática durante cerca de 10 anos ou menos.
  • As realizações do candidato não incluem anos de experiência.

Após os aspectos acima, não mais do que 1 ou 2,5 por cento dos Médicos continuam sendo nomeados como Médico Rising Stars.

Cada laboratório decidirá quais aspectos levará em consideração. Apontamos acima apenas as ações para aqueles que não estavam sequer familiarizados com termo. Alguns laboratórios definirão que somente participarão dessa classificação aqueles Médicos que estiverem devidamente licenciados e ativos com sua graduação de Doutorado em Medicina.

Saiba mais:


Colocando o Painel Médico na Academia: Série Painel Médico Livro 1Características Intrínsecas do Painel Médico: Série Painel Médico Livro 2Quem são os Responsáveis pelo Painel Médico: Série Painel Médico Livro 3 


Dkol a ascensãoDESMISTIFICANDO OS DOLs: O que considerar ao Segmentar e criar MétricasSérie Painel Médico da Indústria FarmacêuticaVolume - 04






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Drops - COMUNICAÇÃO - 2ª Ação que o CFO deve tomar


A Transformação Digital vem provocando mudanças em muitas frentes, o que significa que os profissionais de TI têm muito a fazer.


Do mesmo modo como os CFOs muitas vezes não entendem o vocabulário hermético de TI, você talvez ficasse surpreso em quantos CIOs não compreendem a diferença entre EBIT e EBITDA...



Educação mútua pode representar a base para o estreitamento de laços e principalmente na criação de uma pauta comum de prioridades.



Use as "antenas" do seu CIO para mapear tecnologias disruptivas que afetarão sua empresa.

E é cada vez mais importante ter um olhar mais aprofundado para cada uma dessas áreas emergentes.

1. IoT e M2M 
Mais de 26 bilhões de dispositivos serão conectados ao IoT até 2020, e mais de metade dos novos processos de negócios e sistemas envolverão funcionalidades de Internet das Coisas de alguma forma. Atualmente, as áreas de TI das organizações seguem adotando uma abordagem comedida, perseguindo projetos-piloto em vez de implantações para valer - uma estratégia que parece prudente à luz de incidentes como o ataque DDoS  que nocauteou uma parcela significativa de serviços de Internet no fim de 2016.

Na pesquisa Tech Forecast 2017, 20% dos entrevistados disseram que elementos da infraestrutura que suporta o ecossistema emergente de dispositivos interconectados - tecnologias IoT, sistemas máquina a máquina (M2M) e telemática - constituem coletivamente a área número 1 dos novos gastos. E 20%, separadamente, disseram que esta categoria aparece como a tecnologia disruptiva que mais provavelmente impactará suas organizações ao longo dos próximos três a cinco anos. Apesar disto, apenas 13% dos entrevistados estão testando ou pilotando projetos de IoT, embora 24% tenham projetos em andamento ou esperem lançar um teste em 2017.

Mesmo antes do incidente DDoS, muitos tinham sérias reservas sobre as implicações de segurança das tecnologias IoT. Por exemplo, uma rede de pizzaria, em particular, preocupam-se com a possibilidade de adulteração de freezers e fornos, cruciais às operações diárias e das vendas em mais de 60 pizzarias da empresa. Pensam que quanto mais coisas você conectar à internet, mais coisas podem trazer problemas.

 A ideia de conectar os mundos físico e digital para promover inovação, eficiência e crescimento econômico global pode ser resumida no conceito de Negócios Inteligentes. A base de tudo é a possibilidade de obter informações, em tempo real, cobre cada etapa da cadeia.  Essa visibilidade sobre o que está acontecendo agora é revolucionária. Permute que pessoas, empresas e organizações ajam com base em informações em tempo real e alcancem novos níveis de crescimento, produtividade e qualidade de serviço -- ou, em uma palavra, inteligência.

2. TI Self-service 
Usuários de negócios, capacitados por serviços de nuvem fáceis de implantar e tecnologias de consumo fáceis de usar, estão marchando ao ritmo do seu próprio tambor, cada vez mais controlando as implantações de tecnologia sem a supervisão dos profissionais de TI.

Em vez de lutar contra esses esforços, as áreas de TI deveriam olhar para a ascensão da chamada Shadow IT como uma oportunidade para descarregar algum trabalho mundano e se concentrar em iniciativas mais estratégicas. A implantação de ferramentas que ajudem os usuários de negócios a se ajudar pode liberar funcionários de TI para trabalhar em outras coisas.

A TI Self-service foi o desafio mais perturbador dos seus negócios. A gestão da mudança foi crucial para uma implementação de ferramentas self-service bem sucedida.

As implementações de TI self-service mais bem sucedidas nasceram de uma parceria igualitária entre a TI e as áreas de negócios que estão solicitando acesso a dados ou serviços. Isso nem sempre é fácil.

O maior desafio para a TI é manter um controle rígido sobre a integridade dos dados corporativos. A TI também deve ter uma compreensão totalmente detalhada dos perfis de usuários que estão usando ferramentas de autoatendimento e seus níveis de acesso. E, por fim, colocar o movimento de autoatendimento em contexto. Sim, o acesso self-service a sistemas e dados empresariais dá aos usuários o poder e a flexibilidade que eles nunca tiveram antes, e sim, isso exige um maior nível de controle por parte da TI.


3. Pagamentos móveis 
Como o smartphone transforma-se de uma ferramenta de comunicação em um dispositivo de estilo de vida, as empresas que vendem coisas para as pessoas estão abraçando os pagamentos móveis como um pré-requisito para fazer negócios, especialmente se estão cortejando millennials e consumidores em áreas urbanas.

De acordo com a pesquisa do Pew Charitable Trusts, possuir um smartphone é o catalisador mais comum para adotar alguma forma de pagamento móvel. De pessoas que já usam uma ferramenta de pagamento móvel, 72% são milionários da geração X ou Y, e a maioria tem maior probabilidade de morar em áreas metropolitanas, ter contas bancárias e ter educação universitária. As pessoas mais jovens vêem o valor dos pagamentos móveis por uma variedade de razões, desde conveniência até seu desejo de ganhar dinheiro com incentivos e ofertas.


4. Inteligência Artificial 
Inteligência Artificial e sistemas baseados no conhecimento estão entrando na empresa como cortesia de tecnologias emergentes como IaaS, IoT e Big Data/Analytics e são popularizados por iniciativas como o Watson e o AlphaGo.

Um estudo recente da Universidade de Stanford deu uma olhada em como a Inteligência Artificial e  seus subsets (Machine Learning e Deep Learning) afetarão a vida em 2030 em oito categorias, desde o emprego aos cuidados de saúde e transporte. Entre as suas conclusões, a IA Irá impulsionar avanços em veículos autônomos e veículos aéreos de entrega que irão mudar a vida nos grandes centros; nos cuidados de saúde, onde os sensores inteligentes ajudarão a a monitorar sinais vitais e coletar dados sobre a pressão arterial, níveis de glicose; e muito mais.

No setor empresarial, as empresas estão explorando como incluir IA e o aprendizado de máquina em aplicações mainstream de negócios e automação - principalmente através do uso de análise preditiva. Ainda estamos no início, no entanto, apesar do potencial para a IA elevar a barra e trazer eficiências para atendimento ao cliente, operações comerciais e até mesmo cibersegurança.


5. WiFi HaLow 
A visão para um universo conectado de casas inteligentes, wearables, carros e tudo o mais, preparou o cenário para uma nova iteração da tecnologia WiFi, especificamente projetada para suportar os requisitos de baixo alcance e de longo alcance das aplicações IoT.

Um protocolo sem fio emergente conhecido como WiFi HaLow, baseado no padrão IEEE 802.11ah ainda em desenvolvimento e defendido pela Wi-Fi Alliance, promete dobrar a gama de conexões WiFi padrão e aproveitar a parte de 900MHz para atravessar obstáculos como paredes, além de cobrir longas distâncias para oferecer conectividade eficiente.

A HaLow não só oferece inúmeras melhorias de segurança e interoperabilidade, como também é capaz de suportar milhares de dispositivos por ponto de acesso, facilitando a localização de todos os pontos conectados pelos funcionários municipais, empresas e indivíduos na extremidade da rede.

Embora o WiFi HaLow esteja ainda em sua infância e produtos certificados não devam estar amplamente disponíveis antes de 2018, as organizações de TI já estão sentindo o calor para obter a próxima geração da tecnologia WiFi.


Um benefício adicional do WiFi HaLow para os desenvolvedores e usuários industriais é que a nova especificação vai compartilhar muitos dos mesmos aspectos do protocolo WiFi existente, incluindo interoperabilidade entre diversos fabricantes, forte segurança e facilidade de configuração. Além disso, vai suportar de forma nativa várias características IP.






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Machine Learning - O que os Gerentes de Produtos Precisam Aprender?


“Artificial Intelligence, Deep Learning e Machine Learning - o que fazer se não entende o que tais expressões querem dizer? Aprender. Caso contrário se tornará um dinossauro dentro de 3 anos.” Mark Cuban

Inteligência Artificial:

Machine Learning - Aprendizado de Máquina - mudará o mundo mais do que qualquer outra tecnologia, ao longo das próximas décadas. Para tirar proveito da revolução do ML - Machine Learning os Gerentes de Produtos devem mover-se rapidamente, cercando-se das ferramentas necessárias. Ou então, ficarão perdidos na obscuridade da poeira, pois muitas empresas de tecnologia de ponta já estão aproveitando o ML para criar novas oportunidades de negócios.


As mais novas ferramentas de Inteligência Artificial para o seu Negócio

Esse é o motivo pelo qual acredito que cada Gerente de Produto deva tanto entender o que é ML, quanto aproveitar esse conhecimento para dar um salto qualitativo e quantitativo através dele.


O quê?

Por um momento, faça uma pausa e reflita sobre todos os produtos que usa diariamente. Aposto que todos utilizem algum tipo de Aprendizagem de Máquina em seus produtos. Aqui estão alguns que, suponho, todos usemos:

Google 
Tenta responder às dúvidas com os melhores resultados possíveis? Este é um excelente ranking de problemas - que ajuda seus usuários a encontrarem a coisa certa quando procuram.

Netflix, Rotten Tomatoes ou Spotify 
Sugere filmes ou músicas para clientes interessados? Este tipo de recomendação pode ser um problema - Dê aos usuários coisas que eles possam estar interessados, sem que explicitamente estejam buscando.

Gmail
Marca e-mails como Spam ou Não Spam? Este pode ser um grande problema de classificação - Descobrir o tipo de conteúdo que alguma coisa tem.

Detecta rostos através do Facebook ou do Google Photo? Esta também é uma classificação problema.

E a lista poderia continuar crescendo, como quando entramos na Amazon para comprar um livro e vemos a relação de títulos sugeridos, mas eu acho que entendeu o meu ponto. O Machine Learning está em toda parte, vai derrubar indústrias e seus produtos. Se puder pensar além, indo mais longe, verá que essa é próxima plataforma de tecnologia de onde surgirão novos líderes (Caso pense que ML é uma moda passageira, lembre-se que muitos pensaram a mesma coisa sobre a web em 1998, ou sobre mobilidade em 2008).

Como Gerente de Produto, precisa compreender o estado atual do ML, as oportunidades e técnicas, tais como o DL - Deep Learning (Aprendizagem Profunda) para auxiliar no processo de adequação dos seus produtos, privilegiando seus clientes.

Quando digo que 'precisa compreender o estado atual do ML', não significa que precise ter um conhecimento aprofundado de Algoritmos ML, ou que seja capaz de modelar algoritmos (o que seria bom se pudesse).

Bem, seria importante ao menos conhecer o suficiente para responder a estas perguntas abaixo:


  • Quanto valor o ML adicionará a seu produto?
  • O que o ML pode conseguir para seu produto, e o que seria necessário para executá-lo (mais dados, melhor algoritmo, etc) - em sentido técnico ?
  • Consegue identificar a diferença entre hype e real-achievable ​​a partir do ML?


Além disso, ao trabalhar com produtos que usam o ML (o que será muito frequentemente), deve certificar-se de entender:


  • Que há muito muitas maneiras pelas quais a aprendizagem da máquina pode criar a ilusão de estar certo quando não é - aprender a capturar isso.
  • Quanto amostra de dados serão necessários para que suas previsões pode ser considerado verdadeiro no mundo real.
  • Essa preparação de dados serão responsáveis ​​de 80-90% do tempo de um desenvolvedor


Como?

Uma simples pesquisa no Google sobre 'Aprendizagem de Máquina para iniciantes' pode dar-lhe mais de um milhão de resultados. Para facilitar as coisas sugiro alguns livros na Amazon sobre os melhores recursos para aprender sobre ML:




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