#整形[超话]#【耳再造的最佳年龄是多少？】
进行耳再造手术的最佳时机应该从以下几个因素考虑：耳廓的生长规律，肋软骨的量，以及心理因素。
从耳廓的生长规律而言，出生时，耳廓是成人的66％， 3岁儿童的耳廓可达到成人的85％，6岁时可达到成人的95％。10岁左右基本上与成人无异，这时耳廓宽度几乎停止生长，耳轮至乳突的距离也在以后保持不变。
从肋软骨的发育上考虑，最起码到患儿5-6岁时才有足够的肋软骨来进行耳再造,这时可以用自体软骨雕刻出足够大小的耳支架。
同时在心理上，为了避免同伴嘲笑而带来的心理上的伤害，建议在患儿6～14岁左右进行耳廓再造手术。#耳再造##小耳畸形#
进行耳再造手术的最佳时机应该从以下几个因素考虑：耳廓的生长规律，肋软骨的量，以及心理因素。
从耳廓的生长规律而言，出生时，耳廓是成人的66％， 3岁儿童的耳廓可达到成人的85％，6岁时可达到成人的95％。10岁左右基本上与成人无异，这时耳廓宽度几乎停止生长，耳轮至乳突的距离也在以后保持不变。
从肋软骨的发育上考虑，最起码到患儿5-6岁时才有足够的肋软骨来进行耳再造,这时可以用自体软骨雕刻出足够大小的耳支架。
同时在心理上，为了避免同伴嘲笑而带来的心理上的伤害，建议在患儿6～14岁左右进行耳廓再造手术。#耳再造##小耳畸形#
耳再造的最佳年龄是多少？
进行耳再造手术的最佳时机应该从以下几个因素考虑：耳廓的生长规律，肋软骨的量，上学年龄以及遭到同伴嘲笑的风险。
从耳廓的生长规律而言，出生时，耳廓是成人的66％， 3岁儿童的耳廓可达到成人的85％，6岁时可达到成人的95％。10岁左右基本上与成人无异，这时耳廓宽度几乎停止生长，耳轮至乳突的距离也在以后保持不变。
从肋软骨的发育上考虑，最起码到患儿5-6岁时才有足够的肋软骨来进行耳再造,这时可以用自体软骨雕刻出足够大小的耳支架。
心理上，儿童对身体的意识通常在4～5岁时形成，这正是开始上学的年龄，因此比较理想的是在患儿上学之前完成耳再造手术，从而避免同伴嘲笑而带来的心理上的伤害。但患儿的心理上明显的影响要到7-10岁可能才会显现。
权衡这些因素，建议在患儿6～l0岁左右进行耳廓再造手术。
进行耳再造手术的最佳时机应该从以下几个因素考虑：耳廓的生长规律，肋软骨的量，上学年龄以及遭到同伴嘲笑的风险。
从耳廓的生长规律而言，出生时，耳廓是成人的66％， 3岁儿童的耳廓可达到成人的85％，6岁时可达到成人的95％。10岁左右基本上与成人无异，这时耳廓宽度几乎停止生长，耳轮至乳突的距离也在以后保持不变。
从肋软骨的发育上考虑，最起码到患儿5-6岁时才有足够的肋软骨来进行耳再造,这时可以用自体软骨雕刻出足够大小的耳支架。
心理上，儿童对身体的意识通常在4～5岁时形成，这正是开始上学的年龄，因此比较理想的是在患儿上学之前完成耳再造手术，从而避免同伴嘲笑而带来的心理上的伤害。但患儿的心理上明显的影响要到7-10岁可能才会显现。
权衡这些因素，建议在患儿6～l0岁左右进行耳廓再造手术。
四大技术重塑保险价值链
原创 经理人杂志 2020-07-23 19:56:44
保险营销环节由于痛点较多且业务场景更有利于人工智能、大数据等技术的落地，成为保险科技落地最多的环节；而在核保和理赔环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力及改善用户体验。
来源 | 经理人传媒旗下《中国保险家》杂志
文/陈哲
疫情冲击短期内给保险企业的业绩增长增加了不确定性，但从长期来看不会改变保险行业整体向上的发展趋势，相反还会加速行业爆发变革的进程。经受过这一次疫情的洗礼，保险行业脱节的数字化，或者说科技能力不足的现状必将得到极大改善，加速保险科技的全面渗透，促进经营走向线上与线下的融合。
云计算、大数据、人工智能、区块链等关键技术的日益成熟为保险行业各环节价值链的重塑再造带来机遇。
从实际的落地情况来看，保险科技在产品研发环节的应用程度相对较浅，主要是在大数据分析的基础上辅助精算师进行风险定价以及定制化产品开发；其次在保险营销环节由于其痛点较多并且业务场景更有利于人工智能、大数据等技术的落地，因此成为目前保险科技落地最多的环节；而在核保和理赔环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力和效率以及改善用户体验，而这也是保险企业未来的核心竞争力。
云计算降低重资产投入
云计算从服务模式上分为IaaS、PaaS和SaaS，其中IaaS提供的是基础设施服务。与传统IT架构不同，IaaS的优势在于能够对硬件资源进行快速且动态的调配，以满足业务扩展需求。
根据IDC的数据，中国保险业2018年IT硬件投入为161.4亿元。整体而言，当前中国保险业的信息化水平仍处于低位，随着保险信息化进程的加快，公有云IaaS的价值会逐步体现。
当然，在传统IT架构上运用虚拟化技术也能够一定程度上地实现资源池化，从而提升资源利用率，因此云计算更核心的优势在于PaaS和SaaS。
PaaS是在基础设施之上提供平台级的服务，运用PaaS服务能够使得保险企业开发人员更加专注于业务逻辑，无需关注底层资源和系统的维护，同时基于PaaS实现业务的敏捷开发。
而SaaS顾名思义就是能够直接获取具体的业务应用，例如保险理赔系统、展业出单系统等，因此SaaS是保险科技公司在云计算领域的主要切入点，也是目前更容易向行业内进行技术输出的部分。
大数据改变传统运营方式
过去保险公司对用户信息的掌控主要停留在一些基本信息和投保信息上，存在很大的局限性，而数据源的扩充是大数据技术得以发挥价值的基础。在海量数据的基础上，大数据能够进一步提炼出用户画像、用户需求以及风险识别等信息，这些信息能够为保险公司在产品设计、渠道分销和核保理赔环节上提供帮助，从而通过产品的合理定价、精准营销、反欺诈实现企业降本增效的目标。
人工智能改善盈利水平
作为新一轮科技革命及产业变革的核心驱动力，人工智能正逐渐体现出其巨大的商业价值。在保险行业，人工智能的应用将改变定价、分销、承保、理赔、投后服务等各个环节，从而达到提升业务效率，降低运营成本的目的。
当前行业内AI技术的主要投入方是头部保险公司，主要方式是自主研发。由于人工智能研发需要大量科技人才储备以及数据和基础设施的支撑，目前中小险企的人工智能应用进程相对落后，不过市场上科技公司的保险AI解决方案正不断成熟，未来中小险企能够通过采购SaaS服务或联合开发的方式获取保险AI的应用，保险企业与科技公司深度合作将成为趋势。
在人工智能的商业化落地中，为企业降低成本是其最核心的价值之一。保险行业一定程度上属于人员密集型行业，中国保险企业的人力成本大约占总成本的30%，直接影响了企业的盈利水平，据此估算2019年保险行业的人力成本约在5000亿元左右。但实际上，一些重人力的业务场景由于其高工作量、高重复率和经验导向的特性，非常适合运用人工智能进行替代（例如呼叫中心、两核等）。
对保险企业而言，人工智能的应用能够解决上述场景人力成本高、培训成本高、人员流动率高的问题。从行业情况来看，2017年是保险行业开始大规模应用人工智能的起点，其中呼叫中心是目前渗透率最高的场景。
未来随着人工智能应用加深，保险企业的成本将逐渐得到优化，从而改善盈利水平。
区块链解决行业互信难题
区块链是一种集合了分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，从技术特性上来看，具有去中心化、数据防篡改、可追溯、一致性等特点。
简单来说，区块链能够建立一套公开透明的可信体系，使得链上的参与方以极低的成本达成互信共识，而这一点恰好契合保险长期存在的信任问题，因此保险也是区块链的重点落地场景之一。
从目前保险企业的投入情况以及行业现状来看，区块链技术在保险行业内仍处于探索和尝试阶段，大规模的应用可能还需要一定的时间沉淀，不过随着2019年区块链被提上国家战略高度，保险监管层也在积极推进行业规则制定与研究，预计未来5~10年保险区块链将迎来重要发展时机。
基于区块链的诸多技术特性，目前行业内已经在个险、再保险、农业保险等领域有了实际落地的应用。
由于区块链分布式账本和加密存储的特点，多方参与者可以在保护数据隐私的前提下实现信息共享，例如各保险公司可以建立区块链反欺诈联盟，打破过去机构间的数据壁垒，提升欺诈识别和核保风控能力，同时用户健康信息及医疗机构的信息上链能够极大缩短理赔流程，在引入智能合约后实现赔付条款的自动执行，无需人工参与。另外，在再保险领域区块链能够解决交易双方信息流转效率低下和信息不对称的痛点，促进行业发展。
综合看来，保险行业的核心环节中，现有流程几乎都有数字化技术改变的空间，科技带来的流程优化、线上业务的流量争夺，以及由疫情出发的新兴生态的构建将成为险企战略布局的核心方向。
原创 经理人杂志 2020-07-23 19:56:44
保险营销环节由于痛点较多且业务场景更有利于人工智能、大数据等技术的落地，成为保险科技落地最多的环节；而在核保和理赔环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力及改善用户体验。
来源 | 经理人传媒旗下《中国保险家》杂志
文/陈哲
疫情冲击短期内给保险企业的业绩增长增加了不确定性，但从长期来看不会改变保险行业整体向上的发展趋势，相反还会加速行业爆发变革的进程。经受过这一次疫情的洗礼，保险行业脱节的数字化，或者说科技能力不足的现状必将得到极大改善，加速保险科技的全面渗透，促进经营走向线上与线下的融合。
云计算、大数据、人工智能、区块链等关键技术的日益成熟为保险行业各环节价值链的重塑再造带来机遇。
从实际的落地情况来看，保险科技在产品研发环节的应用程度相对较浅，主要是在大数据分析的基础上辅助精算师进行风险定价以及定制化产品开发；其次在保险营销环节由于其痛点较多并且业务场景更有利于人工智能、大数据等技术的落地，因此成为目前保险科技落地最多的环节；而在核保和理赔环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力和效率以及改善用户体验，而这也是保险企业未来的核心竞争力。
云计算降低重资产投入
云计算从服务模式上分为IaaS、PaaS和SaaS，其中IaaS提供的是基础设施服务。与传统IT架构不同，IaaS的优势在于能够对硬件资源进行快速且动态的调配，以满足业务扩展需求。
根据IDC的数据，中国保险业2018年IT硬件投入为161.4亿元。整体而言，当前中国保险业的信息化水平仍处于低位，随着保险信息化进程的加快，公有云IaaS的价值会逐步体现。
当然，在传统IT架构上运用虚拟化技术也能够一定程度上地实现资源池化，从而提升资源利用率，因此云计算更核心的优势在于PaaS和SaaS。
PaaS是在基础设施之上提供平台级的服务，运用PaaS服务能够使得保险企业开发人员更加专注于业务逻辑，无需关注底层资源和系统的维护，同时基于PaaS实现业务的敏捷开发。
而SaaS顾名思义就是能够直接获取具体的业务应用，例如保险理赔系统、展业出单系统等，因此SaaS是保险科技公司在云计算领域的主要切入点，也是目前更容易向行业内进行技术输出的部分。
大数据改变传统运营方式
过去保险公司对用户信息的掌控主要停留在一些基本信息和投保信息上，存在很大的局限性，而数据源的扩充是大数据技术得以发挥价值的基础。在海量数据的基础上，大数据能够进一步提炼出用户画像、用户需求以及风险识别等信息，这些信息能够为保险公司在产品设计、渠道分销和核保理赔环节上提供帮助，从而通过产品的合理定价、精准营销、反欺诈实现企业降本增效的目标。
人工智能改善盈利水平
作为新一轮科技革命及产业变革的核心驱动力，人工智能正逐渐体现出其巨大的商业价值。在保险行业，人工智能的应用将改变定价、分销、承保、理赔、投后服务等各个环节，从而达到提升业务效率，降低运营成本的目的。
当前行业内AI技术的主要投入方是头部保险公司，主要方式是自主研发。由于人工智能研发需要大量科技人才储备以及数据和基础设施的支撑，目前中小险企的人工智能应用进程相对落后，不过市场上科技公司的保险AI解决方案正不断成熟，未来中小险企能够通过采购SaaS服务或联合开发的方式获取保险AI的应用，保险企业与科技公司深度合作将成为趋势。
在人工智能的商业化落地中，为企业降低成本是其最核心的价值之一。保险行业一定程度上属于人员密集型行业，中国保险企业的人力成本大约占总成本的30%，直接影响了企业的盈利水平，据此估算2019年保险行业的人力成本约在5000亿元左右。但实际上，一些重人力的业务场景由于其高工作量、高重复率和经验导向的特性，非常适合运用人工智能进行替代（例如呼叫中心、两核等）。
对保险企业而言，人工智能的应用能够解决上述场景人力成本高、培训成本高、人员流动率高的问题。从行业情况来看，2017年是保险行业开始大规模应用人工智能的起点，其中呼叫中心是目前渗透率最高的场景。
未来随着人工智能应用加深，保险企业的成本将逐渐得到优化，从而改善盈利水平。
区块链解决行业互信难题
区块链是一种集合了分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，从技术特性上来看，具有去中心化、数据防篡改、可追溯、一致性等特点。
简单来说，区块链能够建立一套公开透明的可信体系，使得链上的参与方以极低的成本达成互信共识，而这一点恰好契合保险长期存在的信任问题，因此保险也是区块链的重点落地场景之一。
从目前保险企业的投入情况以及行业现状来看，区块链技术在保险行业内仍处于探索和尝试阶段，大规模的应用可能还需要一定的时间沉淀，不过随着2019年区块链被提上国家战略高度，保险监管层也在积极推进行业规则制定与研究，预计未来5~10年保险区块链将迎来重要发展时机。
基于区块链的诸多技术特性，目前行业内已经在个险、再保险、农业保险等领域有了实际落地的应用。
由于区块链分布式账本和加密存储的特点，多方参与者可以在保护数据隐私的前提下实现信息共享，例如各保险公司可以建立区块链反欺诈联盟，打破过去机构间的数据壁垒，提升欺诈识别和核保风控能力，同时用户健康信息及医疗机构的信息上链能够极大缩短理赔流程，在引入智能合约后实现赔付条款的自动执行，无需人工参与。另外，在再保险领域区块链能够解决交易双方信息流转效率低下和信息不对称的痛点，促进行业发展。
综合看来，保险行业的核心环节中，现有流程几乎都有数字化技术改变的空间，科技带来的流程优化、线上业务的流量争夺，以及由疫情出发的新兴生态的构建将成为险企战略布局的核心方向。
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