醫療服務行業大資料分析商業模式分析

相較人的決策而言，通過對醫療大資料的智能分析，在多條路徑中高效選擇找出最佳的決策路徑，能有效提高醫療效率、降低醫療成本。大資料分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。

醫療大資料

彙總患者的臨床記錄和醫療保險資料集

彙總患者的臨床記錄和醫療保險資料集，并進行進階分析，将提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫藥企業的決策能力。比如，對醫藥企業來說，他們不僅可以生産出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品适銷對路。臨床記錄和醫療保險資料集的市場剛剛開始發展，擴張的速度将取決于醫療保健行業完成EMR和循證醫學發展的速度。

個性化治療

通過對大型資料集(例如基因組資料)的分析發展個性化治療。這一應用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊藥物的反應的關系，然後在藥物研發和用藥過程中考慮個人的遺傳變異因素。

個性化醫學可以改善醫療保健效果，比如在患者發生疾病症狀前，就提供早期的檢測和診斷。很多情況下，病人用同樣的診療方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對不同的患者采取不同的診療方案，或者根據患者的實際情況調整藥物劑量，可以減少副作用。

個性化醫療目前還處在初期階段。麥肯錫估計，在某些案例中，通過減少處方藥量可以減少30%~70%的醫療成本。比如，早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。

網絡平台和社群

一個潛在的大資料啟動的商業模型是網絡平台和大資料，這些平台（www.lrioh.com）已經産生了大量有價值的資料。比如病人可以這個網站上分享治療經驗：醫生可以在這個網站上分享醫療見解：Participatorymedicine.org網站，這家非營利性組織營運的網站鼓勵病人積極進行治療。這些平台可以成為寶貴的資料來源。例如，向醫藥公司收費，允許他們通路會員資訊和網上互動資訊。