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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，优秀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。除此之外，市科市级在个人健康管理的过程中，收集数据的可穿戴暂时还没有显示出临床应用价值。什么是标准化的路径呢?患者只有在患病时才主动进入医疗健康系统;诊疗服务重点不是为了优化的病人的体验或体现诊疗价值;相同的疾病，协获医生会对所有患者均采取相同的临床指导方案。基因组测序的成本下降，全省蛋白质组学的出现，以及实时监测技术的发展有可能产生出一种新的超精细化数据。

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。在麦肯锡发布的报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中，它看好5大应用领域，分别是欧洲公共领域、美国健康医疗、制造业、美国零售业以及基于地理位置的服务。

一些领先的玩家一直在使用临床试验数据来给药物贴标签(也就是说，看药物有没有其他用途)。这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。除此之外，个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。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。

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。在商业模式创新上也不断生根发芽，例如Explorys，一家可以查看4000万份美国患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收购，来加强其健康数据分析工作力度。也就是说，它们之间的差距在越拉越大。因此，医生和监管机构需要仔细考虑如何利用这些有价值的信息来进行疾病的预防和治疗。

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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%。对于制药企业来讲，算是取得了更大进展，许多公司应用数据分析助力研发。

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。医疗领域的数据共享，存在很多抑制其进共享的因素。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。医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务，服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。在医疗服务中，预估最有潜力的三个环节是：远程监测、导诊、个性化医疗。医疗保险公司也可以通过数据来了解他们的客户。

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。这些数据可以以两种方式重新定义健康医疗。

有机构预测，医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命将增1年。同时，鉴于医疗健康行业的大环境和政府政策，导致数据的利用过程可能会比较缓慢。

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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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。一些医疗服务方已经应用在工作中，临床发展潜力无限。

个性化的医疗服务因每个人疾病史和基因构成的不同，所以标准化治疗方案根本不适合所有人。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。

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。制药公司还可以利用基因组学和蛋白质组学的数据，加上数以百万计的患者诊疗记录来设计更好的药物治疗方案。其中，影响最大的是零售业和基于地理位置的服务，因为这两个领域的用户以数字土著(那些出生于80年代末，90年代初这一批及其以后的年轻一代人)为主，所以传播也最快，数量级也就最大。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。

此外在研发上的应用可以快速确定目标人群，从而节约时间，降低成本。document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖。

例如，服务方和制药企业可能不愿与支付方共享更多数据，因为数据可能会暴露企业的盈利模式。同时，FDA与医疗保险公司和电子病历提供商合作开展SentinelInitiative项目，收集1.78亿患者的药品不良反应的数据。

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。海量信息突破信息孤岛在产品创新上，数据分析在材料科学、合成生物学和生命科学领域产生了重大影响，比如药企巨头正在使用数据分析进行药物开发，从而确定药物化合物，作为一种治疗多种疾病的有效药物。