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来源 思如涌泉网
2020-07-15 16:45:50

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最后,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。在商业模式创新上也不断生根发芽,例如Explorys,一家可以查看4000万份美国患者病例的分析公司,在2015年4月被IBM收购,来加强其健康数据分析工作力度。

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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、诊断、治疗和监测。医疗领域的数据共享,存在很多抑制其进共享的因素。

另外,许多制药企业也在将数据分析应用在研发上,尤其是在简化临床试验方面。医疗服务方为了提供真正的个性化医疗服务,服务方需要集成电子病历系统中的数据来获取患者的一个完整的病情视图。

在医疗服务中,预估最有潜力的三个环节是:远程监测、导诊、个性化医疗。医疗保险公司也可以通过数据来了解他们的客户。

如合同研究组织(Contractresearchorganizations)比5年前应用更广泛,以前是使用统计工具改善临床试验管理,现在可以从数据中得出更多结论。这些数据可以以两种方式重新定义健康医疗。有机构预测,医疗领域在应用数据分析后,人均GDP将提高200美元,国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%,人类的平均寿命将增1年。同时,鉴于医疗健康行业的大环境和政府政策,导致数据的利用过程可能会比较缓慢。

还有一系列问题亟待解决,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。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。

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据统计,数据分析体现的价值还不到5年前预估潜在价值的30%。不过在医疗领域却又是另一番景象,因为法规会对此进行约束,从而产生阻碍。

对于治疗像糖尿病、心血管疾病和呼吸系统疾病这类慢性病,物联网的远程监测与数据分析是一种革命性的治疗手段。制药企业需要做的是,创新他们的商业模式,为小范围的目标人群提供精准的治疗方案。在世界上许多国家,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。一些医疗服务方已经应用在工作中,临床发展潜力无限。

个性化的医疗服务因每个人疾病史和基因构成的不同,所以标准化治疗方案根本不适合所有人。如SutterHealth,它的新EMR系统要比旧系统快40倍,而且在预测再住院率上准确率大大提高。

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:临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。制药公司还可以利用基因组学和蛋白质组学的数据,加上数以百万计的患者诊疗记录来设计更好的药物治疗方案。

其中,影响最大的是零售业和基于地理位置的服务,因为这两个领域的用户以数字土著(那些出生于80年代末,90年代初这一批及其以后的年轻一代人)为主,所以传播也最快,数量级也就最大。完成个性化医疗需要做到哪几方面?首先,服务方可以使用物联网和数据分析来远程监测患者,在症状严重前就及时进行干预和调整。