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根据协议，阿斯利康将要建立一个专门的基因组学研究中心，将临床样本的基因组测序数据和相关的临床治疗和药物反应信息有效整合。完成个性化医疗需要做到哪几方面?首先，服务方可以使用物联网和数据分析来远程监测患者，在症状严重前就及时进行干预和调整。

如SutterHealth，它的新EMR系统要比旧系统快40倍，而且在预测再住院率上准确率大大提高。制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。我们不要心急，随着尖端技术的慢慢渗，整个医疗系统会随之革新。

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。患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源，它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用，如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。

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。