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具体的操作方式是利用庞大的病历数据集来搭建智能的临床决策支持工具。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。

这样在看到患者的一个病情完整数据图后，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，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，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，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，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。这种模式在推进科技和药物开发中非常有价值。

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。

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。虽然跟很多办公室白领认知不符，但这本质上是因为打击标题党符合先发平台的利益——工业废水从长期来看，影响了平台的品质和调性，最关键的是，低劣内容影响用户的信任度，并且把流量集中化，这对依赖更多个性化分发卖更多广告位的商业模式来说，无疑是致命的。

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