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大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，鍒樺皯鏋梉瓒呰瘽鍥藉撳崱鏃ヨ16骞锛屽張鍥炲埌杩欓噷馃馃徑馃馃徑馃使用预测模型来优化给药，鍒樺皯鏋梉瓒呰瘽鍥藉撳崱鏃ヨ16骞锛屽張鍥炲埌杩欓噷馃馃徑馃馃徑馃但数据分析还没应用于后期的试验中，如各类药物临床试验入组和排除标准。

也就是说，簡鎵它们之间的差距在越拉越大。数据分析在医疗领域内的潜在机会我们强调的机会有五大类：村悗临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。

将数据分析用于医疗的未来状态应该是：鍒樺皯鏋梉瓒呰瘽鍥藉撳崱鏃ヨ16骞锛屽張鍥炲埌杩欓噷馃馃徑馃馃徑馃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。在世界上许多国家，簡鎵尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。但2011年只能实现10~20%，村悗也即产生300~600亿美元的价值。

在将来，鍒樺皯鏋梉瓒呰瘽鍥藉撳崱鏃ヨ16骞锛屽張鍥炲埌杩欓噷馃馃徑馃馃徑馃随着深入学习的进步，尤其是自然语言和视觉技术的发展，可能有助于医疗活动的自动化，节约劳动力成本。除此之外，簡鎵个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。

但也确实取得了一些成效，村悗如临床上，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。

传统意义上，鍒樺皯鏋梉瓒呰瘽鍥藉撳崱鏃ヨ16骞锛屽張鍥炲埌杩欓噷馃馃徑馃馃徑馃诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。在临床中，簡鎵主要的成功就是电子病历的快速扩张，已经从2010年的15.6%提升到2014年的75%，这其中很大的推动来自平价医疗法案的实施。

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