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第一个，它们可以帮助解决医疗系统的信息不对称和激励问题。其中，医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流，并将它们应用到医疗中。

如，美国中西部地区的一个医疗保健系统EssentiaHealth，就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护，将30天再住院率降到2%，远低于全国25%的平均水平。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。今年的4月2日是第十个“世界自闭症日”。

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