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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。

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但也确实取得了一些成效，如临床上，最大的成功就是电子病历的采用，虽然目前看来其中的海量数据尚未完全挖掘出来。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。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。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。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。

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。