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這些一度站在風口中領域,科技自然也在風口中淘汰出一批。
一個形象的場景是,讓位今天醫生看到的是一位哮喘患者。在整個醫療健康系統中,內需當前狀的態是:患者沿著一個統一化、標準化的治療流程進行診療。
另外,消費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、科技診斷、治療和監測。讓位這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。
最后,內需也是最關鍵的一環,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,消費使用預測模型來優化給藥,消費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,科技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,讓位它們之間的差距在越拉越大。個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同,內需所以標準化治療方案根本不適合所有人。
而在未來,消費醫生將會看到哮喘患者的日常活動數據、遺傳標記情況和哪類蛋白質表達升高等信息。患者的生理數據常常存在于不同的系統中,科技各個系統不能便捷地實現無縫信息共享。
但如果繼續落后半拍,讓位將會錯失大量改革臨床護理和個性化用藥的機會。3、內需完成個性化醫療需要做到的三點將數據分析用于醫療領域會降低成本,延長人類壽命,讓人們享受更健康、富有的精彩生活。
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