我不喜欢按照既定的节奏工作，喜欢走走停停，不拘泥于自己的职责。2015年，一毕业，我就毫不犹豫地选择了——旅行的生活。这两年，我走遍了中国的大江南北，遇到了很多不同的人和事。我喜欢这种经历，因为我访问

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。

大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，使用预测模型来优化给药，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，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。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。这样可以最大限度地提高药物、手术和其他治疗方案的疗效，减少不必要的浪费和有害副作用。

并且诊疗服务的重点也不是为了优化病人的体验或体现诊疗价值。但是它们有一个挑战就是，要向更小范围的目标患者提供治疗方案。