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莆田系涉医诈骗案遭曝光

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制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准,加速药物开发过程。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,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。

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基因组测序的成本下降,蛋白质组学的出现,以及实时监测技术的发展有可能产生出一种新的超精细化数据。这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成,人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。在麦肯锡发布的报告《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》中,它看好5大应用领域,分别是欧洲公共领域、美国健康医疗、制造业、美国零售业以及基于地理位置的服务。一些领先的玩家一直在使用临床试验数据来给药物贴标签(也就是说,看药物有没有其他用途)。这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。除此之外,个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。

大多数患者的现状是,只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。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。也就是说,它们之间的差距在越拉越大。

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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。

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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 。

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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。