扩内需化风险 财政增量政策送来“及时雨”

　　对于两个推广扫码的女孩，扩内他们也有错。

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、需化诊断、治疗和监测。风险这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

最后，财政也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，增量政策使用预测模型来优化给药，增量政策但数据分析还没应用于后期的试验中，如各类药物临床试验入组和排除标准。几家保险公司也因此盈利，扩内比如联合健康集团的一个业务板块Optum就通过梳理处方药的索赔记录帮助雇主节约医疗支出。

也就是说，需化它们之间的差距在越拉越大。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：风险临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。

将数据分析用于医疗的未来状态应该是：财政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。

在世界上许多国家，增量政策尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。这样在看到患者的一个病情完整数据图后，扩内医院和其他医疗服务方就可能将焦点从治病转为预病及健康管理，扩内从而节约巨额的医疗支出和改善生活质量。

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，需化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。不过虽然数据分析在医疗的应用存在一些抑制因素，风险但相比过去的诊疗方式，我们可以看到大数据在当今诊疗过程中的意义。

还有一系列问题亟待解决，财政比如缺乏激励、机构改革困难、技术人才短缺、数据共享挑战和法规监管。增量政策这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。