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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、火箭診斷、治療和監測。隊愿到字這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。

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最后,意出有機也是最關鍵的一環,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,阿門使用預測模型來優化給藥,阿門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,名記們仍母哥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。

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也就是說,火箭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:隊愿到字臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。

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將數據分析用于醫療的未來狀態應該是:意出有機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。在世界上許多國家,阿門尤其是美國,信息透明度的缺乏導致醫療健康系統機能失調。這樣在看到患者的一個病情完整數據圖后,名記們仍母哥醫院和其他醫療服務方就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理,名記們仍母哥從而節約巨額的醫療支出和改善生活質量。導致這一現狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的,火箭所以他們不能及早發現并調整自身情況,只有當生病時才會去就醫。不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑制因素,隊愿到字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,意出有機比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。阿門這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。