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在整個醫(yī)療健康系統中，挖出物當前狀的態(tài)是：患者沿著一個統一化、標準化的治療流程進行診療。另外，多枚許多制藥企業(yè)也在將數據分析應用在研發(fā)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、炸彈專診斷、治療和監(jiān)測?？箲?zhàn)這些監(jiān)測技術的使用大大降低了患者的治療成本。最后，遺留也是最關鍵的一環(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，工地使用預測模型來優(yōu)化給藥，工地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，挖出物比如聯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，多枚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：炸彈專臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。下面簡述幾種能打破既定產業(yè)格局、抗戰(zhàn)突破信息孤島和創(chuàng)建新格局的新型數據集。

同時，遺留FDA與醫(yī)療保險公司和電子病歷提供商合作開展SentinelInitiative項目，收集1.78億患者的藥品不良反應的數據。數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區(qū)別開來，工地最強大的功能之一就是基于人的特征給人群貼標簽，工地由此向用戶提供個性化的服務/產品，比如教育、旅游休閑、傳媒、零售、廣告等行業(yè)。

有機構預測，挖出物醫(yī)療領域在應用數據分析后，人均GDP將提高200美元，國家在醫(yī)療衛(wèi)生領域的支出將減少5%~9%，人類的平均壽命將增1年。綜合來看，多枚數據分析讓循證決策更精準更高效。