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来源商彝周鼎網
2020-05-27 20:46:34

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數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區別開來,最強大的功能之一就是基於人的特征給人群貼標簽,由此向用戶提供個性化的服務/產品,比如教育、旅遊休閑、傳媒、零售、廣告等行業。這樣看來,顯然更好地利用數據可以幫助用戶在沒有生病前就了解到自身的健康風險所在,這也是對自己健康負責的關鍵所在 。在臨床中,主要的成功就是電子病曆的快速擴張,已經從2010年的15.6%提升到2014年的75%,這其中很大的推動來自平價醫療法案的實施。 數據分析在5大領域中實現的潛在價值占比(2011年)此外,數據分析還創建了幾大顛覆性創新模式。

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將數據分析用於醫療的未來狀態應該是 :醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案,並在最佳時機完成健康幹預。下麵簡述幾種能打破既定產業格局、突破信息孤島和創建新格局的新型數據集。

截至目前 ,美國健康醫療僅僅抓住了數據分析在醫療領域中10~20%的機會。其次,患者需要在第一時間獲得匹配的診療方案,讓他們遠離高成本、高風險的醫療點,此外,創建健康風險監測機構也是非常有必要的,並在其中應用數據分析技術,開展前瞻性的健康風險評估,預測並發症。一個形象的場景是,今天醫生看到的是一位哮喘患者。支付方也在逐步開始利用大數據製定報銷決策,而且已經可以看到一些趨勢。但如果繼續落後半拍 ,將會錯失大量改革臨床護理和個性化用藥的機會。現在一家醫院勞動力成本占了60-70%,這將是一個重要的商業機會。

如果將這些與患者的行為、基因、分子數據連接起來,將會對醫療服務產生深遠影響。但同時,這個可能性要比5年前設想的大得多。

其中,醫療服務方麵臨的挑戰是如何管理這些源源不斷的數據流,並將它們應用到醫療中。相比之下,製造業、公共領域和健康醫療影響就沒那麽深了 。

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綜合來看,數據分析讓循證決策更精準更高效。但是它們有一個挑戰就是,要向更小範圍的目標患者提供治療方案。隨著基因測序成本的下降、蛋白質組學(蛋白質分析)的出現 ,以及越來越多能夠提供實時數據流的傳感器、監視器和診斷技術的突破,患者的數據集將變得越來越精細。但是每個人的特征卻對定製化的服務很有用。

這樣在看到患者的一個病情完整數據圖後,醫院和其他醫療服務方就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理,從而節約巨額的醫療支出和改善生活質量 。而且,阿斯利康將從公司的臨床試驗中選取50萬份樣本用於全基因組測序 。

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製藥企業和醫療設備公司也可借此提升藥物研發效率 。如,美國中西部地區的一個醫療保健係統EssentiaHealth,就正在對充血性心力衰竭患者進行家庭監護,將30天再住院率降到2% ,遠低於全國25%的平均水平

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