在世界各地区的各个领域，能够打败魔法的只有稳如泰山。任凭你怎么变换色彩、任凭你怎么颠倒黑白，我自岿然不动的背后，是经历了大风大浪后学会的冷静，是走过了千山万水后的熟稔的安心，是从无数战役教训中掌握的规

笔者的稿子就曾经多次被机器建议“修改标题”。 之前UC也严厉打击了做号党，封停了一批账号，包括非法、不健康内容，标题党、文不对题、以及时效性超过3个月的旧闻都采取了最高封停的处罚。

编辑翻完牌子，接单的人则在最短时间内出稿，交稿。即便是做了PR，也对媒体充满敬畏，并在庸常的时日里养成了一种根深蒂固的见解，认为写作(写稿)本该如此。很多高速成长的平台也因此表现出了犹疑。

UC震惊部的事情相当于戳破了一个泡沫，即UC头条号上很多内容官方默许标题党，标题党这这件事其实是饮鸩止渴，但经不住流量的诱惑。 所有平台都意识到高品质内容的重要性，尽管它的阅读量和播放量看上去没那么耀眼，所以头条启动了千人万元计划，企鹅有芒种计划，UC也祭出了量子计划，无非是通过扶持的方式，来提高平台内的内容质量。

除了标题，他们甚至还摸索出一套热词规则：比如要围绕热点去写;娱乐圈就一定要写杨幂、刘恺威，这样才有流量，相反写朴树或者陈道明这种明星，就肯定阅读量不高;科技领域，就盯着阿里、百度、支付宝、微信这些词使劲写，而且一定要有情绪，比如马云的支付宝，比如刘强东怒了，微信隐藏功能全在这里，这种句式“点击量一定很高。

遇到厉害的做号者，三四个人的小团队，一天就能生产100多篇稿子，不求质，但人海战术仍然对应出百来万的点击量，差不多也是千把块钱。最后，也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。

大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，使用预测模型来优化给药，但数据分析还没应用于后期的试验中，如各类药物临床试验入组和排除标准。几家保险公司也因此盈利，比如联合健康集团的一个业务板块Optum就通过梳理处方药的索赔记录帮助雇主节约医疗支出。

也就是说，它们之间的差距在越拉越大。数据分析在医疗领域内的潜在机会我们强调的机会有五大类：临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。