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在将来，随着深入学习的进步，尤其是自然语言和视觉技术的发展，可能有助于医疗活动的自动化，节约劳动力成本。但支付方已经在逐步利用大数据来制定报销决策，因此数据分析在公共卫生监督方面将产生创新性效用。虽然围绕“个性化”产生的大部分讨论都集中在最后一个维度，但如果可以结合激励机制设计以预防和以价值为基础的服务模式，那么远程监测和导诊也可以发挥更大的作用。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。

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加上国家级医疗保险和医疗补助服务中心的动作，医疗价格的透明度已有所提高，同时超过30个州建立了所有保险索赔数据库以作为大型报销信息库。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。

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一个形象的场景是，今天医生看到的是一位哮喘患者。支付方也在逐步开始利用大数据制定报销决策，而且已经可以看到一些趋势。

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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。但同时，这个可能性要比5年前设想的大得多。

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。相比之下，制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。对于国家来说，可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励，并转向以价值为基础的医疗保健体系，更强调诊疗过程中“预防”的重要性，以此来推动个性化医疗的发展。原因有两个，一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。

综合来看，数据分析让循证决策更精准更高效。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。

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