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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。

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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。

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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。

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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。这样在看到患者的一个病情完整数据图后,医院和其他医疗服务方就可能将焦点从治病转为预病及健康管理,从而节约巨额的医疗支出和改善生活质量。

导致这一现状的原因是个人健康数据一般是不会提供给患者本人的,所以他们不能及早发现并调整自身情况,只有当生病时才会去就医。不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素,但相比过去的诊疗方式,我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。

还有一系列问题亟待解决,比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。

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