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admin 338 2025-05-12 01:33:45

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将数据分析用于医疗的未来状态应该是: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。下面简述几种能打破既定产业格局、突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。

截至目前,美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。其次,患者需要在第一时间获得匹配的诊疗方案,让他们远离高成本、高风险的医疗点,此外,创建健康风险监测机构也是非常有必要的,并在其中应用数据分析技术,开展前瞻性的健康风险评估,预测并发症。

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但如果继续落后半拍,将会错失大量改革临床护理和个性化用药的机会。现在一家医院劳动力成本占了60-70%,这将是一个重要的商业机会。如果将这些与患者的行为、基因、分子数据连接起来,将会对医疗服务产生深远影响。但同时,这个可能性要比5年前设想的大得多。

其中,医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流,并将它们应用到医疗中。相比之下,制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。

对于国家来说,可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励,并转向以价值为基础的医疗保健体系,更强调诊疗过程中“预防”的重要性,以此来推动个性化医疗的发展。原因有两个,一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。

综合来看,数据分析让循证决策更精准更高效。但是它们有一个挑战就是,要向更小范围的目标患者提供治疗方案。

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传统意义上,诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。并且诊疗服务的重点也不是为了优化病人的体验或体现诊疗价值。

制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。如,美国中西部地区的一个医疗保健系统EssentiaHealth,就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护,将30天再住院率降到2%,远低于全国25%的平均水平

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