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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。具体的操作方式是利用庞大的病历数据集来搭建智能的临床决策支持工具。在将来，随着深入学习的进步，尤其是自然语言和视觉技术的发展，可能有助于医疗活动的自动化，节约劳动力成本。

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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。截至目前，美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。

其次，患者需要在第一时间获得匹配的诊疗方案，让他们远离高成本、高风险的医疗点，此外，创建健康风险监测机构也是非常有必要的，并在其中应用数据分析技术，开展前瞻性的健康风险评估，预测并发症。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。

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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。随着基因测序成本的下降、蛋白质组学(蛋白质分析)的出现，以及越来越多能够提供实时数据流的传感器、监视器和诊断技术的突破，患者的数据集将变得越来越精细。

但是每个人的特征却对定制化的服务很有用。这样在看到患者的一个病情完整数据图后，医院和其他医疗服务方就可能将焦点从治病转为预病及健康管理，从而节约巨额的医疗支出和改善生活质量。而且，阿斯利康将从公司的临床试验中选取50万份样本用于全基因组测序。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。

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