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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。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。将数据分析用于医疗的未来状态应该是：医生对患者持续进行监测和给予个性化治疗方案，并在最佳时机完成健康干预。

在世界上许多国家，尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。

但2011年只能实现10~20%，也即产生300~600亿美元的价值。如超大规模数字平台可实现实时交易，这对效率低下的商品市场是很有用的;精细化数据可用于个性化产品/服务的设计，尤其是医疗;而新的分析技术可以促进发现创新。

2011版报告预估，数据分析在医疗领域每年能够产生3000亿美元的潜在价值，年生产增长率为0.7%。对于治疗像糖尿病、心血管疾病和呼吸系统疾病这类慢性病，物联网的远程监测与数据分析是一种革命性的治疗手段。

大多数患者的现状是，只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。截至目前，美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。