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如在2016年4月，阿斯利康与美国测序公司HumanLongevity、英国桑格研究院以及芬兰分子医学研究所展开合作进行200万例全基因组测序，为今后的药物研发提供指导。但也确实取得了一些成效，如临床上，最大的成功就是电子病历的采用，虽然目前看来其中的海量数据尚未完全挖掘出来。

将数据分析用于医疗的未来状态应该是：医生对患者持续进行监测和给予个性化治疗方案，并在最佳时机完成健康干预。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。

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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。

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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。而且，阿斯利康将从公司的临床试验中选取50万份样本用于全基因组测序。

传统意义上，诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。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。

制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。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

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