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先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、发布诊断、治疗和监测。斯拉这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

最后，机器也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，人出使用预测模型来优化给药，人出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。几家保险公司也因此盈利，租车比如联合健康集团的一个业务板块Optum就通过梳理处方药的索赔记录帮助雇主节约医疗支出。

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将数据分析用于医疗的未来状态应该是：发布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，斯拉尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。这样在看到患者的一个病情完整数据图后，机器医院和其他医疗服务方就可能将焦点从治病转为预病及健康管理，机器从而节约巨额的医疗支出和改善生活质量。

导致这一现状的原因是个人健康数据一般是不会提供给患者本人的，人出所以他们不能及早发现并调整自身情况，只有当生病时才会去就医。不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素，租车但相比过去的诊疗方式，我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。

还有一系列问题亟待解决，长啥比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。明日这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。