資訊熱線:038-79802503
完成個性化醫(yī)療需要做到哪幾方面? 首先，打工服務(wù)方可以使用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析來遠程監(jiān)測患者，在癥狀嚴重前就及時進行干預(yù)和調(diào)整。
最后，考上也是最關(guān)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(shù)制藥企業(yè)在從動物試驗到I期臨床試驗期間，哈佛使用預(yù)測模型來優(yōu)化給藥，哈佛但數(shù)據(jù)分析還沒應(yīng)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，歲北比如聯(lián)合健康集團的一個業(yè)務(wù)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，幫父餅它們之間的差距在越拉越大。數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的潛在機會我們強調(diào)的機會有五大類：母賣煎臨床、報銷、研發(fā)、商業(yè)模式創(chuàng)新和公共衛(wèi)生。
將數(shù)據(jù)分析用于醫(yī)療的未來狀態(tài)應(yīng)該是：街邊醫(yī)生對患者持續(xù)進行監(jiān)測和給予個性化治療方案，并在最佳時機完成健康干預(yù)。在世界上許多國家，打工尤其是美國，信息透明度的缺乏導(dǎo)致醫(yī)療健康系統(tǒng)機能失調(diào)。
但2011年只能實現(xiàn)10~20%，考上也即產(chǎn)生300~600億美元的價值。
在將來，哈佛隨著深入學(xué)習(xí)的進步，尤其是自然語言和視覺技術(shù)的發(fā)展，可能有助于醫(yī)療活動的自動化，節(jié)約勞動力成本。如，歲北美國中西部地區(qū)的一個醫(yī)療保健系統(tǒng)EssentiaHealth，就正在對充血性心力衰竭患者進行家庭監(jiān)護，將30天再住院率降到2%，遠低于全國25%的平均水平。
這可以由人工智能驅(qū)動的臨床決策支持系統(tǒng)來完成，幫父餅人工智能系統(tǒng)可以通過梳理數(shù)百萬患者病歷、幫父餅基因組序列以及其他健康行為數(shù)據(jù)來確定對個體最有效的治療方案。制藥企業(yè)和醫(yī)療設(shè)備企業(yè)大數(shù)據(jù)和先進的分析方法可以讓制藥企業(yè)的藥物預(yù)測建模更為精準，母賣煎加速藥物開發(fā)過程。
一個形象的場景是，街邊今天醫(yī)生看到的是一位哮喘患者。在整個醫(yī)療健康系統(tǒng)中，打工當(dāng)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。