對于兩個推廣掃碼的女孩，增速他們也有錯。

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、蘋果診斷、治療和監測。服務這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。

最后，業務也是最關鍵的一環，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，收入史新使用預測模型來優化給藥，收入史新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，創歷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，增速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：蘋果臨床、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：服務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，業務尤其是美國，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，收入史新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，收入史新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，創歷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，增速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，蘋果比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。服務這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。