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來源：益陽市工業設備有限公司 更新時間：2025-06-07 09:05:58
對于兩個推廣掃碼的女孩，他們也有錯。
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。這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。
最后，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。大多數制藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間，使用預測模型來優化給藥，但數據分析還沒應用于后期的試驗中，如各類藥物臨床試驗入組和排除標準。幾家保險公司也因此盈利，比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。
也就是說，它們之間的差距在越拉越大。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。
將數據分析用于醫療的未來狀態應該是：醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案，并在最佳時機完成健康干預。
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系統機能失調。這樣在看到患者的一個病情完整數據圖后，醫院和其他醫療服務方就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理，從而節約巨額的醫療支出和改善生活質量。
導致這一現狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的，所以他們不能及早發現并調整自身情況，只有當生病時才會去就醫。不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑制因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數據在當今診療過程中的意義。
還有一系列問題亟待解決，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。
