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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。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。

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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。此外在研发上的应用可以快速确定目标人群，从而节约时间，降低成本。

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患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源，它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用，如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。所以在大数据商业探索的过程中，利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。在支付方、服务方和制药企业之间建立新的合作关系，并搭建可能对提高价格透明度有所帮助的新的绩效薪酬模式。根据协议，阿斯利康将要建立一个专门的基因组学研究中心，将临床样本的基因组测序数据和相关的临床治疗和药物反应信息有效整合。

其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。那么，数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。

未来的创新技术(如免疫和CRISPR/Cas9基因组定点编辑技术)可以最大限度地提高每个人的体格。支付方支付方可以使用数据分析来促进整个医疗系统的价格透明度。

通过敦促客户针对潜在的健康问题采取预防性措施，从而降低医疗保险费用支出。这样做可以避免不必要的住院时间延长，降低医疗保险支出。

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