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這可以由人工智能驅動的臨床決策支持係統來完成，維軍造兩人工智能係統可以通過梳理數百萬患者病曆、維軍造兩基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。在麥肯錫發布的報告《大數據的下一個前沿：球譚望嵩創新、球譚望嵩競爭和生產力》中，它看好5大應用領域，分別是歐洲公共領域、美國健康醫療、製造業、美國零售業以及基於地理位置的服務。一些領先的玩家一直在使用臨床試驗數據來給藥物貼標簽(也就是說，破門泰達看藥物有沒有其他用途)。晉級這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。

除此之外，個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。大多數患者的現狀是，隻有當他們已經患病時才會主動進入醫療機構接受診療。

最後，也是最關鍵的一環，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。在商業模式創新上也不斷生根發芽，例如Explorys，一家可以查看4000萬份美國患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收購，來加強其健康數據分析工作力度。也就是說，它們之間的差距在越拉越大。因此，醫生和監管機構需要仔細考慮如何利用這些有價值的信息來進行疾病的預防和治療。

總之，想要整合數據分析，醫療領域還有很長的路要走。2、個性化醫療過程中的利益相關者們即使國與國之間的醫療環境差異蠻大，個性化醫療的到來將可能改變整個係統利益相關者的命運，下麵主要討論美國的醫療係統，但對全球醫療仍有參考價值。2011版報告預估，數據分析在醫療領域每年能夠產生3000億美元的潛在價值，年生產增長率為0.7%。對於製藥企業來講，算是取得了更大進展，許多公司應用數據分析助力研發。

先進的分析方法可以將標準化的疾病治療轉化為個性化的風險評估、診斷、治療和監測。醫療領域的數據共享，存在很多抑製其進共享的因素。

另外，許多製藥企業也在將數據分析應用在研發上，尤其是在簡化臨床試驗方麵。醫療服務方為了提供真正的個性化醫療服務，服務方需要集成電子病曆係統中的數據來獲取患者的一個完整的病情視圖。

在醫療服務中，預估最有潛力的三個環節是：遠程監測、導診、個性化醫療。醫療保險公司也可以通過數據來了解他們的客戶。如合同研究組織(Contractresearchorganizations)比5年前應用更廣泛，以前是使用統計工具改善臨床試驗管理，現在可以從數據中得出更多結論。這些數據可以以兩種方式重新定義健康醫療。有機構預測，醫療領域在應用數據分析後，人均GDP將提高200美元，國家在醫療衛生領域的支出將減少5%~9%，人類的平均壽命將增1年。同時，鑒於醫療健康行業的大環境和政府政策，導致數據的利用過程可能會比較緩慢。

還有一係列問題亟待解決，比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。

阿斯利康還計劃公開發表此次合作項目中的所有研究結果。而在未來，醫生將會看到哮喘患者的日常活動數據、遺傳標記情況和哪類蛋白質表達升高等信息。

據統計，數據分析體現的價值還不到5年前預估潛在價值的30%。不過在醫療領域卻又是另一番景象，因為法規會對此進行約束，從而產生阻礙。

對於治療像糖尿病、心血管疾病和呼吸係統疾病這類慢性病，物聯網的遠程監測與數據分析是一種革命性的治療手段。製藥企業需要做的是，創新他們的商業模式，為小範圍的目標人群提供精準的治療方案。在世界上許多國家，尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫療健康係統機能失調。一些醫療服務方已經應用在工作中，臨床發展潛力無限。

個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同，所以標準化治療方案根本不適合所有人。如SutterHealth，它的新EMR係統要比舊係統快40倍，而且在預測再住院率上準確率大大提高。

數據分析在醫療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。製藥公司還可以利用基因組學和蛋白質組學的數據，加上數以百萬計的患者診療記錄來設計更好的藥物治療方案。

其中，影響最大的是零售業和基於地理位置的服務，因為這兩個領域的用戶以數字土著(那些出生於80年代末，90年代初這一批及其以後的年輕一代人)為主，所以傳播也最快，數量級也就最大。完成個性化醫療需要做到哪幾方麵?首先，服務方可以使用物聯網和數據分析來遠程監測患者，在症狀嚴重前就及時進行幹預和調整。

此外在研發上的應用可以快速確定目標人群，從而節約時間，降低成本。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。例如，服務方和製藥企業可能不願與支付方共享更多數據，因為數據可能會暴露企業的盈利模式。同時，FDA與醫療保險公司和電子病曆提供商合作開展SentinelInitiative項目，收集1.78億患者的藥品不良反應的數據。

在整個醫療健康係統中，當前狀的態是：患者沿著一個統一化、標準化的治療流程進行診療。海量信息突破信息孤島在產品創新上，數據分析在材料科學、合成生物學和生命科學領域產生了重大影響，比如藥企巨頭正在使用數據分析進行藥物開發，從而確定藥物化合物，作為一種治療多種疾病的有效藥物。

患者的生理數據常常存在於不同的係統中，各個係統不能便捷地實現無縫信息共享。那麽，未來診療的具體路徑又是怎樣的?持續性監測和風險評估;最大限度地提高診療服務的價值;針對每個個體提供個性化的治療方案。

3、完成個性化醫療需要做到的三點將數據分析用於醫療領域會降低成本，延長人類壽命，讓人們享受更健康、富有的精彩生活。如超大規模數字平台可實現實時交易，這對效率低下的商品市場是很有用的;精細化數據可用於個性化產品/服務的設計，尤其是醫療;而新的分析技術可以促進發現創新。