A COMMENTARY ON SHIFT IN BUSINESS STRATEGIES OF INDIAN HEALTH CARE INDUSTRY WITH COVID-19 AS A TRIGGER
Notice bibliographique
Résumé
Medical tourism has become a booming industry in the recent past. People from all around the world cross the borders for better medical treatment. The leading destinations with markets for medical tourism include Malaysia, Thailand, India, Singapore, Turkey, and United States. Latest medical technology, high-quality services, insurance are a few of the criteria medical tourists seek for. As public-funded well-being insurance is unable to keep pace with the increasing demands of a growing aging population, patients from the United Kingdom and Canada travel to India to beat the huge waiting period for the routine procedures. The unprecedented COVID-19 outbreak has forced the market to observe diminishing growth. The pandemic is predicted to have a negative impact on this growing industry. The organizations, involved in the development of the medical tourism, stare at a dark future. It is, therefore, necessary to streamline the industry in view of this dismal scenario. However, with the growing technological development, one such platform that can bridge the distance in the health sector is telemedicine. This paper is an attempt to study the growing importance of telemedicine in a developing country like India. The research is based on both primary and secondary data along with a thorough literature review. Post lockdown telemedicine is likely to grow, and telemedicine is probably the future of the healthcare industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».