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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。阿斯利康还计划公开发表此次合作项目中的所有研究结果。而在未来，医生将会看到哮喘患者的日常活动数据、遗传标记情况和哪类蛋白质表达升高等信息。

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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。

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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。

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 1、医疗的现状与未来在医疗领域，个性化是基于患者的生物标志物、遗传情况和具体症状的数据来实现的。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。

所以在大数据商业探索的过程中，利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。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。

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。其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。

那么，数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。未来的创新技术(如免疫和CRISPR/Cas9基因组定点编辑技术)可以最大限度地提高每个人的体格。支付方支付方可以使用数据分析来促进整个医疗系统的价格透明度。通过敦促客户针对潜在的健康问题采取预防性措施，从而降低医疗保险费用支出。

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支付方将会越来越多地参与患者的诊疗过程。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。

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。