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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)。阿斯利康还计划公开发表此次合作项目中的所有研究结果。

例如，服务方和制药企业可能不愿与支付方共享更多数据，因为数据可能会暴露企业的盈利模式。在新的商业模式中，服务方不妨可以使用这些技术，并结合健康干预措施，来打造一个关注预防、疾病管理和健康解决方案的新疾病管理机制，在用户生病前就帮助解决健康问题。这些数据可以以两种方式重新定义健康医疗。

document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖。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。

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。

如SutterHealth，它的新EMR系统要比旧系统快40倍，而且在预测再住院率上准确率大大提高。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。

使用这些精细化数据，可以确定量身定制的个人治疗方案。随着基因测序成本的下降、蛋白质组学(蛋白质分析)的出现，以及越来越多能够提供实时数据流的传感器、监视器和诊断技术的突破，患者的数据集将变得越来越精细。

就现在回头来看，大数据的确是大玩了一把。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。