两年后， 批准了辉瑞和罗氏合作开发 提供商按相同重要 的抗癌药物 ，这要归功于从电子健康记录（而不仅仅是临床试验）收集的真实数据。数据对这一切至关重要，它不仅仅是后视镜。展望未来，医疗保健公司可以使用人工智能和机器学习来做所有事情，从预测疫苗需求到研究如何更好地诊断心脏病。其中大部分工作都可以通过严格匿名的患者群体 提供商按相同重要 数据来完成——在人们对患者隐私的合理担忧中，这对于开展医学研究来说越来越重要。
供应商只想提供帮助
在这种数据支持的热潮中，考虑人们对数据 保护 卡塔尔电子邮件列表 的普遍关注是十分重要的。 另一项皮尤调查于 年发布的一项研究发现，超过一半的美国成年人表示，由于担心个人信息安全，他们最近选择不使用某种产品或服务。但在这里，我们应该再次注意到，大多数医疗保健从业者希望 明确 使用数据来改善患者的治疗效果，而不是为了多赚点钱。
在某些情况下，数据分析支撑着医疗保健行 陷入后悔的无尽循环 业的四大支柱：体验增强、风险缓解、业务转型以及收入和利润最大化。 在 年报告 如果要列举出数据分析在无限可能性下极其重要的应用场景，医疗保健和生命科学行业近 名关键利益相关者中有 提到了体验增强 — 换句话说，改者的结果。按照同样的标准，只有 提到了收入和利润最大化。
我们如何实现这一目标
从最基本的层面上讲，如今的用户数据 够 瑞典商业名录 专 使我们能够捕捉事件发生的时刻，记录各种标记，并将事件与其他数据（相关或不相关）联系起来，从而构建 预测分析 未来结果。强大的处理能力可以将所有这些数据链（从医院内生命体征到移动中的生物识别数据，再到更广泛的社会决定因素生态系统）与预测分析结合起来。而云计算 预测 到 年，整体存储量将超过传统数据中心，这可以大大加快这一进程。