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　　完成個性化醫(yī)療需要做到哪幾方面?　　首先，意長游絲服務方可以使用物聯網和數據分析來遠程監(jiān)測患者，在癥狀嚴重前就及時進行干預和調整。

最后，翻恨也是最關鍵的一環(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，短盡帶緩使用預測模型來優(yōu)化給藥，短盡帶緩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，日相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，思羅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：意長游絲臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。

將數據分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應該是：翻恨醫(yī)生對患者持續(xù)進行監(jiān)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，短盡帶緩尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調。

但2011年只能實現10~20%，日相也即產生300~600億美元的價值。

在將來，思羅隨著深入學習的進步，尤其是自然語言和視覺技術的發(fā)展，可能有助于醫(yī)療活動的自動化，節(jié)約勞動力成本。如，意長游絲美國中西部地區(qū)的一個醫(yī)療保健系統(tǒng)EssentiaHealth，就正在對充血性心力衰竭患者進行家庭監(jiān)護，將30天再住院率降到2%，遠低于全國25%的平均水平。

這可以由人工智能驅動的臨床決策支持系統(tǒng)來完成，翻恨人工智能系統(tǒng)可以通過梳理數百萬患者病歷、翻恨基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。制藥企業(yè)和醫(yī)療設備企業(yè)大數據和先進的分析方法可以讓制藥企業(yè)的藥物預測建模更為精準，短盡帶緩加速藥物開發(fā)過程。

一個形象的場景是，日相今天醫(yī)生看到的是一位哮喘患者。在整個醫(yī)療健康系統(tǒng)中，思羅當前狀的態(tài)是：患者沿著一個統(tǒng)一化、標準化的治療流程進行診療。