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另外,資訊走許多制藥企業也在將數據分析應用在研發上,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、監管局中交診斷、治療和監測。
壓力音社這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。最后,逼近也是最關鍵的一環,就是為每位患者匹配個性化的治療方案。大多數制藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間,何方使用預測模型來優化給藥,何方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,深度比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。也就是說,資訊走它們之間的差距在越拉越大。
數據分析在醫療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類:監管局中交臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。
將數據分析用于醫療的未來狀態應該是:壓力音社醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案,并在最佳時機完成健康干預。相比之下,逼近制造業、公共領域和健康醫療影響就沒那么深了。
所以在大數據商業探索的過程中,何方利益相關者們可能會從變化莫測的數據分析中迷失,不知所措。但支付方已經在逐步利用大數據來制定報銷決策,深度因此數據分析在公共衛生監督方面將產生創新性效用。
對于國家來說,資訊走可能需要調整醫療健康系統內的財政獎勵,資訊走并轉向以價值為基礎的醫療保健體系,更強調診療過程中“預防”的重要性,以此來推動個性化醫療的發展。什么是標準化的路徑呢?患者只有在患病時才主動進入醫療健康系統;診療服務重點不是為了優化的病人的體驗或體現診療價值;相同的疾病,監管局中交醫生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。
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