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這些一度站在風口中領域,貨基自然也在風口中淘汰出一批。
一個形象的場景是,收益今天醫(yī)生看到的是一位哮喘患者。在整個醫(yī)療健康系統(tǒng)中,率扎當前狀的態(tài)是:患者沿著一個統(tǒng)一化、標準化的治療流程進行診療。
另外,堆破許多制藥企業(yè)也在將數據分析應用在研發(fā)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、錢還診斷、治療和監(jiān)測。往投這些監(jiān)測技術的使用大大降低了患者的治療成本。
最后,貨基也是最關鍵的一環(huán),就是為每位患者匹配個性化的治療方案。大多數制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間,收益使用預測模型來優(yōu)化給藥,收益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,率扎比如聯(lián)合健康集團的一個業(yè)務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節(jié)約醫(yī)療支出。
也就是說,堆破它們之間的差距在越拉越大。個性化的醫(yī)療服務因每個人疾病史和基因構成的不同,錢還所以標準化治療方案根本不適合所有人。
而在未來,往投醫(yī)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?;颊叩纳頂祿34嬖谟诓煌南到y(tǒng)中,貨基各個系統(tǒng)不能便捷地實現無縫信息共享。
但如果繼續(xù)落后半拍,收益將會錯失大量改革臨床護理和個性化用藥的機會。3、率扎完成個性化醫(yī)療需要做到的三點將數據分析用于醫(yī)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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