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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。在世界上许多国家，尤其是美国，信息透明度的缺乏导致医疗健康系统机能失调。但2011年只能实现10~20%，也即产生300~600亿美元的价值。

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。除此之外，个性化医疗其实可以改变整个健康医疗大系统。

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。

传统意义上，诊疗依赖于病史、医学检验和实验室检查结果。在临床中，主要的成功就是电子病历的快速扩张，已经从2010年的15.6%提升到2014年的75%，这其中很大的推动来自平价医疗法案的实施。

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。一些创新者正在试验，希望这些数据对于临床也可以起到直接有效的作用。

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