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制藥企業(yè)和醫(yī)療設備企業(yè)大數(shù)據(jù)和先進的分析方法可以讓制藥企業(yè)的藥物預測建模更為精準，冪請加速藥物開發(fā)過程。一個形象的場景是，讓位今天醫(yī)生看到的是一位哮喘患者。
在整個醫(yī)療健康系統(tǒng)中，新晉線當前狀的態(tài)是：患者沿著一個統(tǒng)一化、標準化的治療流程進行診療。另外，女王許多制藥企業(yè)也在將數(shù)據(jù)分析應用在研發(fā)上，尤其是在簡化臨床試驗方面。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、鄭爽診斷、治療和監(jiān)測。
已上這些監(jiān)測技術的使用大大降低了患者的治療成本。最后，大冪帶貨也是最關鍵的一環(huán)，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。
大多數(shù)制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，冪請使用預測模型來優(yōu)化給藥，冪請但數(shù)據(jù)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，讓位比如聯(lián)合健康集團的一個業(yè)務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節(jié)約醫(yī)療支出。就現(xiàn)在回頭來看，新晉線大數(shù)據(jù)的確是大玩了一把。
如果將這些與患者的行為、女王基因、分子數(shù)據(jù)連接起來，將會對醫(yī)療服務產生深遠影響。這樣可以最大限度地提高藥物、鄭爽手術和其他治療方案的療效，減少不必要的浪費和有害副作用。
已上并且診療服務的重點也不是為了優(yōu)化病人的體驗或體現(xiàn)診療價值。但是它們有一個挑戰(zhàn)就是，大冪帶貨要向更小范圍的目標患者提供治療方案。