面临志愿填报需了解什么？

　　 　　卖了6个月玩具后，面临有天毕胜收到公司副总发来的邮件，说公司的日营业额已经过万，实现了盈利。

在整个医疗健康系统中，志愿当前状的态是：患者沿着一个统一化、标准化的治疗流程进行诊疗。另外，填报许多制药企业也在将数据分析应用在研发上，尤其是在简化临床试验方面。

先进的分析方法可以将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、面临诊断、治疗和监测。志愿这些监测技术的使用大大降低了患者的治疗成本。最后，填报也是最关键的一环，就是为每位患者匹配个性化的治疗方案。

大多数制药企业在从动物试验到I期临床试验期间，面临使用预测模型来优化给药，面临但数据分析还没应用于后期的试验中，如各类药物临床试验入组和排除标准。几家保险公司也因此盈利，志愿比如联合健康集团的一个业务板块Optum就通过梳理处方药的索赔记录帮助雇主节约医疗支出。

也就是说，填报它们之间的差距在越拉越大。

数据分析在医疗领域内的潜在机会我们强调的机会有五大类：面临临床、报销、研发、商业模式创新和公共卫生。下面简述几种能打破既定产业格局、志愿突破信息孤岛和创建新格局的新型数据集。

同时，填报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。数据分析实现个性化数据分析可以从深层次将事物区别开来，面临最强大的功能之一就是基于人的特征给人群贴标签，面临由此向用户提供个性化的服务/产品，比如教育、旅游休闲、传媒、零售、广告等行业。

有机构预测，志愿医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命将增1年。综合来看，填报数据分析让循证决策更精准更高效。