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。

例如，服务方和制药企业可能不愿与支付方共享更多数据，因为数据可能会暴露企业的盈利模式。在新的商业模式中，服务方不妨可以使用这些技术，并结合健康干预措施，来打造一个关注预防、疾病管理和健康解决方案的新疾病管理机制，在用户生病前就帮助解决健康问题。

这些数据可以以两种方式重新定义健康医疗。document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖。根据协议，阿斯利康将要建立一个专门的基因组学研究中心，将临床样本的基因组测序数据和相关的临床治疗和药物反应信息有效整合。

完成个性化医疗需要做到哪几方面?首先，服务方可以使用物联网和数据分析来远程监测患者，在症状严重前就及时进行干预和调整。如SutterHealth，它的新EMR系统要比旧系统快40倍，而且在预测再住院率上准确率大大提高。

制药企业和医疗设备公司也可借此提升药物研发效率。

我们不要心急，随着尖端技术的慢慢渗，整个医疗系统会随之革新。总之，想要整合数据分析，医疗领域还有很长的路要走。

虽然这一改变会让制药企业面临大的挑战，但个性化医疗在肿瘤领域的应用是对其他疾病领域进行个性化的激励。 1、医疗的现状与未来在医疗领域，个性化是基于患者的生物标志物、遗传情况和具体症状的数据来实现的。

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。