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大多數(shù)制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，使用預(yù)測模型來優(yōu)化給藥，但數(shù)據(jù)分析還沒應(yīng)用于后期的試驗中，如各類藥物臨床試驗入組和排除標(biāo)準(zhǔn)。
也就是說，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)會我們強調(diào)的機(jī)會有五大類：臨床、報銷、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)療的未來狀態(tài)應(yīng)該是：醫(yī)生對患者持續(xù)進(jìn)行監(jiān)測和給予個性化治療方案，并在最佳時機(jī)完成健康干預(yù)。在世界上許多國家，尤其是美國，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年只能實現(xiàn)10~20%，也即產(chǎn)生300~600億美元的價值。
在將來，隨著深入學(xué)習(xí)的進(jìn)步，尤其是自然語言和視覺技術(shù)的發(fā)展，可能有助于醫(yī)療活動的自動化，節(jié)約勞動力成本。除此之外，個性化醫(yī)療其實可以改變整個健康醫(yī)療大系統(tǒng)。
但也確實取得了一些成效，如臨床上，最大的成功就是電子病歷的采用，雖然目前看來其中的海量數(shù)據(jù)尚未完全挖掘出來。
傳統(tǒng)意義上，診療依賴于病史、醫(yī)學(xué)檢驗和實驗室檢查結(jié)果。在臨床中，主要的成功就是電子病歷的快速擴(kuò)張，已經(jīng)從2010年的15.6%提升到2014年的75%，這其中很大的推動來自平價醫(yī)療法案的實施。
如在2016年4月，阿斯利康與美國測序公司HumanLongevity、英國桑格研究院以及芬蘭分子醫(yī)學(xué)研究所展開合作進(jìn)行200萬例全基因組測序，為今后的藥物研發(fā)提供指導(dǎo)。一些創(chuàng)新者正在試驗，希望這些數(shù)據(jù)對于臨床也可以起到直接有效的作用。
支付方將會越來越多地參與患者的診療過程連商業(yè)計劃書也沒要，聯(lián)創(chuàng)策源與雷軍就投了畢勝200萬美元，2008年5月，樂淘網(wǎng)上線了，主攻玩具市場。