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大多数患者的现状是，只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。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。

虽然建立新的合作关系和搭建新模式的过程可能相当缓慢，但是我们相信，数据丰富的大环境将增强支付方改变的决心。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。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。

第一个，它们可以帮助解决医疗系统的信息不对称和激励问题。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。

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。文/守护袁昆，湖北企业网络营销、SEO优化、微电商、自媒体。

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