8月19日讯当地时间周一上午，35岁的瑞士门将索默在社交媒体上发文宣布结束自己在瑞士国家队的职业生涯。索默在Instagram上发布的告别信全文如下：“亲爱的瑞士足球迷们，经过深思熟虑，我决定结束我作

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。

也就是说，它们之间的差距在越拉越大。

数据分析在医疗领域内的潜在机会我们强调的机会有五大类：临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。下面简述几种能打破既定产业格局、突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。

同时，FDA与医疗保险公司和电子病历提供商合作开展SentinelInitiative项目，收集1.78亿患者的药品不良反应的数据。数据分析实现个性化数据分析可以从深层次将事物区别开来，最强大的功能之一就是基于人的特征给人群贴标签，由此向用户提供个性化的服务/产品，比如教育、旅游休闲、传媒、零售、广告等行业。

有机构预测，医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命将增1年。综合来看，数据分析让循证决策更精准更高效。