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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、戈貝診斷、治療和監測。獲D和這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。

最后，歷史也是最關鍵的一環，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，紀錄使用預測模型來優化給藥，紀錄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，像穆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，大叔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：樣進臨床、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：美記名人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，戈貝尤其是美國，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，獲D和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，獲D和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，歷史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，紀錄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，像穆比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。大叔這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。