11、美国医疗体系:危机与改革困境

美国医疗体系:危机与改革困境

一、医疗成本之重

在美国,医疗成本是民众沉重的负担。以税收为例,人们缴纳医疗保险和医疗补助相关税费,约占收入的 2% - 3%。若年收入 10 万美元,再加上每年 6000 美元的健康保险费用,这又占了 6%。如此算来,总税负可达 33% - 34%;对于年收入 20 万美元以上的人,这一比例更是高达 40% - 41%。

与其他国家相比,美国的医疗成本高得离谱。作者提到自己在意大利的父亲,每年纳税 41%,但当他患上阿尔茨海默病需要进行相关治疗时,在医院和康复中心的花费每天仅 30 欧元(约 40 美元)。而在美国,康复治疗每月自付费用可能高达 5000 美元,是意大利花费的数倍。这种巨大的成本差异表明美国医疗体系存在严重问题,长此以往,体系崩溃只是时间问题。

在药品费用方面,社会医疗体系下,大多数药品只需支付 10 - 15 欧元。但在美国,如果没有保险,很多人根本负担不起药品费用。更不合理的是,即便加拿大或墨西哥的药品价格仅为美国的十分之一,美国民众却不能自由购买。医生为帮助患者获取低价药品而从加拿大订购,会被举报并失去行医执照,尽管这些药品与美国的药品本质相同,只是品牌不同。

此外,美国民众常去墨西哥或哥斯达黎加进行牙科治疗或手术,因为在那里花费相对较低。例如,墨西哥胆囊手术收费 1000 美元,而美国仅 350 美元,但美国患者还需支付高额保险费用。在墨西哥,患者直接付费给医生,医生再支付给医院,这种模式让医生能获得合理报酬,也让医疗服务更直接。而美国存在保险这一中间环节,保险公司决定医生的报酬,却又抱怨医生服务不佳、工作积极性不高,这显然不合理。

二、医疗改革之困

美国的医疗

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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