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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。下面简述几种能打破既定产业格局、突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。

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一个形象的场景是，今天医生看到的是一位哮喘患者。支付方也在逐步开始利用大数据制定报销决策，而且已经可以看到一些趋势。但如果继续落后半拍，将会错失大量改革临床护理和个性化用药的机会。现在一家医院劳动力成本占了60-70%，这将是一个重要的商业机会。如果将这些与患者的行为、基因、分子数据连接起来，将会对医疗服务产生深远影响。但同时，这个可能性要比5年前设想的大得多。

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。相比之下，制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。

对于国家来说，可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励，并转向以价值为基础的医疗保健体系，更强调诊疗过程中“预防”的重要性，以此来推动个性化医疗的发展。原因有两个，一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。

综合来看，数据分析让循证决策更精准更高效。但是它们有一个挑战就是，要向更小范围的目标患者提供治疗方案。

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传统意义上，诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。并且诊疗服务的重点也不是为了优化病人的体验或体现诊疗价值。

制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。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

比如奥康放在乐淘仓库中的8000双鞋，两天时间就卖完了，从此要多少给多少。彼时中国所有的电子商务玩的都是一个概念“我不挣钱，先冲订单，占领市场”。

这个感觉让毕胜很紧张，他和团队到市场上做调研，最后得出的结论是“中国玩具市场只有一百多亿，涉及到互联网上又是很小的范围，乐淘又是很小中的一部分，虽然毛利率足够大，但没有办法产生规模化效益。大家一退休，就是这种出海状态。很多用户在不同网站看上同一款产品，同时下单，选择货到付款，哪个先到要哪个，剩下的一个退回。毕胜说，我不是没激情，我是不知道该干啥。

这样的用户有多少?毕胜说，一年卖了100万双鞋，有10万人这么干。 2009年5月，毕胜先发了一个内测版卖鞋，起名叫乐淘族，上线一周，收入就超过玩具。

”毕胜有一次见李彦宏，老领导对他说，你不能再这么闲着了，再闲下去你就废了。但后来他明白，比价行为在互联网上是非常简单的一件事，动动鼠标就可以完成，只要有一家竞争对手比乐淘价格低，所谓的利润空间可能就不存在，除非真可以把所有对手都耗死，但真要等到哪一天，乐淘还需要10年，另外再烧10亿美元。

有鉴于此，毕胜决定转做高品质的国外婴童玩具。 “能不能做一个专门卖鞋的电商网站?”毕胜心里不由得想起了美国的鞋类垂直电商网站Zappos。