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完成個(gè)性化醫(yī)療需要做到哪幾方面? 首先，車圈長(zhǎng)城服務(wù)方可以使用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析來(lái)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)患者，在癥狀嚴(yán)重前就及時(shí)進(jìn)行干預(yù)和調(diào)整。
最后，汽車也是最關(guān)鍵的一環(huán)，就是為每位患者匹配個(gè)性化的治療方案。大多數(shù)制藥企業(yè)在從動(dòng)物試驗(yàn)到I期臨床試驗(yàn)期間，年?duì)I使用預(yù)測(cè)模型來(lái)優(yōu)化給藥，年?duì)I但數(shù)據(jù)分析還沒(méi)應(yīng)用于后期的試驗(yàn)中，如各類藥物臨床試驗(yàn)入組和排除標(biāo)準(zhǔn)。
幾家保險(xiǎn)公司也因此盈利，億元比如聯(lián)合健康集團(tuán)的一個(gè)業(yè)務(wù)板塊Optum就通過(guò)梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節(jié)約醫(yī)療支出。也就是說(shuō)，同比它們之間的差距在越拉越大。數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的潛在機(jī)會(huì)我們強(qiáng)調(diào)的機(jī)會(huì)有五大類：下降臨床、報(bào)銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。
將數(shù)據(jù)分析用于醫(yī)療的未來(lái)狀態(tài)應(yīng)該是：車圈長(zhǎng)城醫(yī)生對(duì)患者持續(xù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和給予個(gè)性化治療方案，并在最佳時(shí)機(jī)完成健康干預(yù)。在世界上許多國(guó)家，汽車尤其是美國(guó)，信息透明度的缺乏導(dǎo)致醫(yī)療健康系統(tǒng)機(jī)能失調(diào)。
但2011年只能實(shí)現(xiàn)10~20%，年?duì)I也即產(chǎn)生300~600億美元的價(jià)值。
在將來(lái)，億元隨著深入學(xué)習(xí)的進(jìn)步，尤其是自然語(yǔ)言和視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，可能有助于醫(yī)療活動(dòng)的自動(dòng)化，節(jié)約勞動(dòng)力成本。如，同比美國(guó)中西部地區(qū)的一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)EssentiaHealth，就正在對(duì)充血性心力衰竭患者進(jìn)行家庭監(jiān)護(hù)，將30天再住院率降到2%，遠(yuǎn)低于全國(guó)25%的平均水平。
這可以由人工智能驅(qū)動(dòng)的臨床決策支持系統(tǒng)來(lái)完成，下降人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)梳理數(shù)百萬(wàn)患者病歷、下降基因組序列以及其他健康行為數(shù)據(jù)來(lái)確定對(duì)個(gè)體最有效的治療方案。制藥企業(yè)和醫(yī)療設(shè)備企業(yè)大數(shù)據(jù)和先進(jìn)的分析方法可以讓制藥企業(yè)的藥物預(yù)測(cè)建模更為精準(zhǔn)，車圈長(zhǎng)城加速藥物開發(fā)過(guò)程。
一個(gè)形象的場(chǎng)景是，汽車今天醫(yī)生看到的是一位哮喘患者。在整個(gè)醫(yī)療健康系統(tǒng)中，年?duì)I當(dāng)前狀的態(tài)是：患者沿著一個(gè)統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化的治療流程進(jìn)行診療。