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讓人 這些數(shù)據(jù)可以以兩種方式重新定義健康醫(yī)療。
生有讀書具體的操作方式是利用龐大的病歷數(shù)據(jù)集來搭建智能的臨床決策支持工具。制藥公司還可以利用基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的數(shù)據(jù)，更多加上數(shù)以百萬計(jì)的患者診療記錄來設(shè)計(jì)更好的藥物治療方案。
這樣在看到患者的一個(gè)病情完整數(shù)據(jù)圖后，最簡(jiǎn)醫(yī)院和其他醫(yī)療服務(wù)方就可能將焦點(diǎn)從治病轉(zhuǎn)為預(yù)病及健康管理，最簡(jiǎn)從而節(jié)約巨額的醫(yī)療支出和改善生活質(zhì)量。導(dǎo)致這一現(xiàn)狀的原因是個(gè)人健康數(shù)據(jù)一般是不會(huì)提供給患者本人的，讓人所以他們不能及早發(fā)現(xiàn)并調(diào)整自身情況，只有當(dāng)生病時(shí)才會(huì)去就醫(yī)。不過雖然數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療的應(yīng)用存在一些抑制因素，生有讀書但相比過去的診療方式，我們可以看到大數(shù)據(jù)在當(dāng)今診療過程中的意義。
還有一系列問題亟待解決，更多比如缺乏激勵(lì)、機(jī)構(gòu)改革困難、技術(shù)人才短缺、數(shù)據(jù)共享挑戰(zhàn)和法規(guī)監(jiān)管。最簡(jiǎn)這種模式在推進(jìn)科技和藥物開發(fā)中非常有價(jià)值。
讓人支付方支付方可以使用數(shù)據(jù)分析來促進(jìn)整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)的價(jià)格透明度。
不過在醫(yī)療領(lǐng)域卻又是另一番景象，生有讀書因?yàn)榉ㄒ?guī)會(huì)對(duì)此進(jìn)行約束，從而產(chǎn)生阻礙。雖然跟很多辦公室白領(lǐng)認(rèn)知不符，更多但這本質(zhì)上是因?yàn)榇驌魳?biāo)題黨符合先發(fā)平臺(tái)的利益——工業(yè)廢水從長(zhǎng)期來看，更多影響了平臺(tái)的品質(zhì)和調(diào)性，最關(guān)鍵的是，低劣內(nèi)容影響用戶的信任度，并且把流量集中化，這對(duì)依賴更多個(gè)性化分發(fā)賣更多廣告位的商業(yè)模式來說，無疑是致命的。
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