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医疗领域的数据共享，存在很多抑制其进共享的因素。另外，许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务，服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。在医疗服务中，预估最有潜力的三个环节是：远程监测、导诊、个性化医疗。

医疗保险公司也可以通过数据来了解他们的客户。如合同研究组织(Contractresearchorganizations)比5年前应用更广泛，以前是使用统计工具改善临床试验管理，现在可以从数据中得出更多结论。

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同时，鉴于医疗健康行业的大环境和政府政策，导致数据的利用过程可能会比较缓慢。还有一系列问题亟待解决，比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。阿斯利康还计划公开发表此次合作项目中的所有研究结果。而在未来，医生将会看到哮喘患者的日常活动数据、遗传标记情况和哪类蛋白质表达升高等信息。据统计，数据分析体现的价值还不到5年前预估潜在价值的30%。

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制药企业需要做的是，创新他们的商业模式，为小范围的目标人群提供精准的治疗方案。在世界上许多国家，尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。

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完成个性化医疗需要做到哪几方面?首先，服务方可以使用物联网和数据分析来远程监测患者，在症状严重前就及时进行干预和调整。此外在研发上的应用可以快速确定目标人群，从而节约时间，降低成本。

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同时，FDA与医疗保险公司和电子病历提供商合作开展SentinelInitiative项目，收集1.78亿患者的药品不良反应的数据。在整个医疗健康系统中，当前状的态是：患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。

海量信息突破信息孤岛在产品创新上，数据分析在材料科学、合成生物学和生命科学领域产生了重大影响，比如药企巨头正在使用数据分析进行药物开发，从而确定药物化合物，作为一种治疗多种疾病的有效药物。患者的生理数据常常存在于不同的系统中，各个系统不能便捷地实现无缝信息共享。那么，未来诊疗的具体路径又是怎样的?持续性监测和风险评估;最大限度地提高诊疗服务的价值;针对每个个体提供个性化的治疗方案。3、完成个性化医疗需要做到的三点将数据分析用于医疗领域会降低成本，延长人类寿命，让人们享受更健康、富有的精彩生活。

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患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源，它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用，如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。所以在大数据商业探索的过程中，利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。