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但支付方已经在逐步利用大数据来制定报销决策，因此数据分析在公共卫生监督方面将产生创新性效用。虽然围绕“个性化”产生的大部分讨论都集中在最后一个维度，但如果可以结合激励机制设计以预防和以价值为基础的服务模式，那么远程监测和导诊也可以发挥更大的作用。

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 数据分析在5大领域中实现的潜在价值占比(2011年)此外，数据分析还创建了几大颠覆性创新模式。使用这些精细化数据，可以确定量身定制的个人治疗方案。在新的商业模式中，服务方不妨可以使用这些技术，并结合健康干预措施，来打造一个关注预防、疾病管理和健康解决方案的新疾病管理机制，在用户生病前就帮助解决健康问题。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。一个形象的场景是，今天医生看到的是一位哮喘患者。支付方也在逐步开始利用大数据制定报销决策，而且已经可以看到一些趋势。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。

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但同时，这个可能性要比5年前设想的大得多。其中，医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流，并将它们应用到医疗中。

相比之下，制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。对于国家来说，可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励，并转向以价值为基础的医疗保健体系，更强调诊疗过程中“预防”的重要性，以此来推动个性化医疗的发展。

原因有两个，一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。综合来看，数据分析让循证决策更精准更高效。但是它们有一个挑战就是，要向更小范围的目标患者提供治疗方案。随着基因测序成本的下降、蛋白质组学(蛋白质分析)的出现，以及越来越多能够提供实时数据流的传感器、监视器和诊断技术的突破，患者的数据集将变得越来越精细。

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而且，阿斯利康将从公司的临床试验中选取50万份样本用于全基因组测序。传统意义上，诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。

并且诊疗服务的重点也不是为了优化病人的体验或体现诊疗价值。制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。

如，美国中西部地区的一个医疗保健系统EssentiaHealth，就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护，将30天再住院率降到2%，远低于全国25%的平均水平比如奥康放在乐淘仓库中的8000双鞋，两天时间就卖完了，从此要多少给多少。彼时中国所有的电子商务玩的都是一个概念“我不挣钱，先冲订单，占领市场”。这个感觉让毕胜很紧张，他和团队到市场上做调研，最后得出的结论是“中国玩具市场只有一百多亿，涉及到互联网上又是很小的范围，乐淘又是很小中的一部分，虽然毛利率足够大，但没有办法产生规模化效益。

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