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这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成，人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。

一个形象的场景是，今天医生看到的是一位哮喘患者。在整个医疗健康系统中，当前状的态是：患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。另外，许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。

先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、诊断、治疗和监测。这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

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。那么，未来诊疗的具体路径又是怎样的?持续性监测和风险评估;最大限度地提高诊疗服务的价值;针对每个个体提供个性化的治疗方案。

在支付方、服务方和制药企业之间建立新的合作关系，并搭建可能对提高价格透明度有所帮助的新的绩效薪酬模式。据统计，数据分析体现的价值还不到5年前预估潜在价值的30%。

如合同研究组织(Contractresearchorganizations)比5年前应用更广泛，以前是使用统计工具改善临床试验管理，现在可以从数据中得出更多结论。 数据分析在5大领域中实现的潜在价值占比(2011年)此外，数据分析还创建了几大颠覆性创新模式。