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其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。那么，数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。

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加上国家级医疗保险和医疗补助服务中心的动作，医疗价格的透明度已有所提高，同时超过30个州建立了所有保险索赔数据库以作为大型报销信息库。虽然建立新的合作关系和搭建新模式的过程可能相当缓慢，但是我们相信，数据丰富的大环境将增强支付方改变的决心。

如在2016年4月，阿斯利康与美国测序公司HumanLongevity、英国桑格研究院以及芬兰分子医学研究所展开合作进行200万例全基因组测序，为今后的药物研发提供指导。但也确实取得了一些成效，如临床上，最大的成功就是电子病历的采用，虽然目前看来其中的海量数据尚未完全挖掘出来。

将数据分析用于医疗的未来状态应该是：医生对患者持续进行监测和给予个性化治疗方案，并在最佳时机完成健康干预。下面简述几种能打破既定产业格局、突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。截至目前，美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。其次，患者需要在第一时间获得匹配的诊疗方案，让他们远离高成本、高风险的医疗点，此外，创建健康风险监测机构也是非常有必要的，并在其中应用数据分析技术，开展前瞻性的健康风险评估，预测并发症。

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但如果继续落后半拍，将会错失大量改革临床护理和个性化用药的机会。现在一家医院劳动力成本占了60-70%，这将是一个重要的商业机会。

如果将这些与患者的行为、基因、分子数据连接起来，将会对医疗服务产生深远影响。但同时，这个可能性要比5年前设想的大得多。