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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。这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成，人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。

制药企业和医疗设备企业大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。一个形象的场景是，今天医生看到的是一位哮喘患者。在整个医疗健康系统中，当前状的态是：患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。

另外，许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。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、诊断、治疗和监测。

这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。

最后，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。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。