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另外，年實許多制藥企業也在將數據分析應用在研發上，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、對調情診斷、治療和監測。

不離不棄這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。最后，護工也是最關鍵的一環，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。大多數制藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間，植物和使用預測模型來優化給藥，植物和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，年實比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。也就是說，對調情它們之間的差距在越拉越大。

數據分析在醫療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：不離不棄臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。將數據分析用于醫療的未來狀態應該是：護工醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案，并在最佳時機完成健康干預。相比之下，植物和制造業、公共領域和健康醫療影響就沒那么深了。所以在大數據商業探索的過程中，年實利益相關者們可能會從變化莫測的數據分析中迷失，不知所措。但支付方已經在逐步利用大數據來制定報銷決策，對調情因此數據分析在公共衛生監督方面將產生創新性效用。對于國家來說，不離不棄可能需要調整醫療健康系統內的財政獎勵，不離不棄并轉向以價值為基礎的醫療保健體系，更強調診療過程中“預防”的重要性，以此來推動個性化醫療的發展。什么是標準化的路徑呢?患者只有在患病時才主動進入醫療健康系統;診療服務重點不是為了優化的病人的體驗或體現診療價值;相同的疾病，護工醫生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。