對于兩個推廣掃碼的女孩，中國中美他們也有錯。

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、絕不T架共診斷、治療和監(jiān)測。犧業(yè)利益這些監(jiān)測技術的使用大大降低了患者的治療成本。

最后，牲企識也是最關鍵的一環(huán)，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。大多數制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，題達使用預測模型來優(yōu)化給藥，題達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，成基比如聯(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。

也就是說，本框它們之間的差距在越拉越大。數據分析在醫(yī)療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：中國中美臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。

將數據分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：絕不T架共醫(yī)生對患者持續(xù)進行監(jiān)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，犧業(yè)利益尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調。這樣在看到患者的一個病情完整數據圖后，牲企識醫(yī)院和其他醫(yī)療服務方就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理，牲企識從而節(jié)約巨額的醫(yī)療支出和改善生活質量。導致這一現(xiàn)狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的，題達所以他們不能及早發(fā)現(xiàn)并調整自身情況，只有當生病時才會去就醫(yī)。不過雖然數據分析在醫(yī)療的應用存在一些抑制因素，成基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，本框比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰(zhàn)和法規(guī)監(jiān)管。中國中美這種模式在推進科技和藥物開發(fā)中非常有價值。