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大数据技术在医疗领域中的应用随着科学技术的高速发展，现代医疗领域也迎来了一个崭新的时代。
那就是大数据技术的应用。
大数据技术在医疗领域中的应用已经越来越普遍。
大数据技术是利用大量的数据进行高效的分析和处理，以获取有价值的信息并实现优化的效果。
在医疗领域中，它可以为病人提供更加准确、有效、个性化和可预测的医疗服务。
一. 大数据技术的应用场景1. 个性化治疗针对不同的病人采用不同的治疗方案，因为每个病人和每个疾病都有他们的独特性。
如肿瘤的个性化治疗方案已经流行，基因测序可以为个体化的肿瘤治疗提供基础。
2. 疾病预防与控制大数据技术可以对病人进行大规模的筛查，为疾病的早期发现和预防提供更准确的帮助。
另外，它还可以监控和控制疾病的扩散，并开发更加有效的疫苗。
3. 临床试验对药物的临床试验是经验丰富的专家进行反复试验，费时费力，但仍难以避免不成功的现象。
大数据技术可以利用多种不同的数据来分析与辅助决策，帮助科研工作者加快药物上市的时间，削减成本。
4. 医院流程优化通过大数据技术，医院可以分析收集到的大量患者信息和就诊数据，来快速优化医院内部的处理流程。
比如，能够更好地分配人员和资源，可以优化预约流程，从而提升医院的整体工作效率。
二. 大数据技术带来的价值1. 提升医疗服务质量借助大数据技术，医院可以更好地分析现有医学信息，并将其转化为更加个性化的医疗服务。
从而，医院将更好地满足病人多样化的健康需求，提升医疗服务的质量。
2. 优化资源管理对于医院来说，资源的利用和管理非常重要，影响着医院的整体工作效率和运营成本。
借助大数据技术，医院可以更好地评估哪些资源最为重要，如何更有效地分配它们并最小化浪费，从而优化资源管理和使用。
3. 提高医院的经济效益大数据技术的引入将大大降低医院的治疗成本、提高效率、减少错误，这样是非常有利于提高医院经济效益的。
三. 大数据技术存在的风险1. 保护患者隐私大数据技术带来的最大的风险就是患者的隐私。
医疗大数据解决方案随着信息技术的发展和医疗领域的进步，医疗大数据应运而生，成为促进医疗信息化、提高医疗质量和效率的重要手段。
医疗大数据解决方案是通过收集、处理和分析大量医疗数据来为医生、研究人员和决策者提供有价值的信息和洞察力。
下面将介绍几种医疗大数据解决方案。
1.个性化医疗个性化医疗是指根据患者的个体差异、基因信息以及其他临床数据，针对每个患者的疾病进行定制化的治疗方案。
医疗大数据可以帮助医生快速获取和分析患者的多方面数据，比如基因组测序数据、临床医疗记录、生物标记物数据等，从而为医生提供更准确和更全面的诊断和治疗建议。
2.疾病预测和监测医疗大数据可以帮助医生预测和监测疾病的发展和进展。
通过分析大量病历、病理学、生物标志物等数据，可以建立疾病模型和预测模型，帮助医生及时预测患者的疾病进展和潜在风险，并作出相应的干预措施。
此外，医疗大数据还可以帮助监测全国范围甚至全球范围内的疫情和流行病情况，为政府决策提供科学依据。
3.临床决策支持医疗大数据可以为医生提供临床决策支持，帮助他们更准确地诊断疾病、选择治疗方案和预测治疗效果。
通过对大量患者的临床数据进行分析，医疗大数据可以提供数据驱动的指导方针和治疗建议。
医生可以根据这些信息制定个体化的治疗策略，提高治疗的准确性和效果。
4.医疗资源管理医疗大数据可以帮助医院和医疗机构管理医疗资源，提高资源利用的效率和公平性。
通过收集和分析大量的医疗数据，可以对医疗资源的分配和使用情况进行监测和优化，提高医疗资源的利用率和满意度。
此外，医疗大数据还可以帮助医院和医疗机构制定有效的医疗政策和策略，提高医疗服务的质量和效率。
5.药物研发和临床试验医疗大数据可以帮助药物研发和临床试验的设计和实施，加快新药的研发和上市。
通过对大量临床数据、生物标志物数据、基因组数据等进行分析，可以发现新的靶点和药物作用机制，帮助科学家设计更准确和有效的药物试验。
此外，医疗大数据还可以帮助研究人员收集和整合临床试验数据，提高数据的质量和效果，加快药物研发的进程。
标题：大数据时代的精准医疗：医疗领域的新革命随着大数据时代的来临，精准医疗正逐渐成为医疗领域的新革命。
大数据以其巨大的信息容量、强大的处理能力和深度的分析能力，为精准医疗提供了前所未有的可能性。
本文将深入探讨大数据如何助力精准医疗，并分析其未来的发展趋势。
一、大数据助力精准医疗精准医疗是指通过精确的诊断、个性化的治疗以及精确的追踪，针对个体差异，提供最适合的治疗方案。
大数据在此过程中发挥着关键作用。
首先，大数据能够提供丰富的患者信息，包括基因、生活习惯、环境因素等，帮助医生进行精确的诊断。
其次，大数据可以分析大量的医疗数据，找出疾病发生、发展的规律，为个性化治疗提供依据。
最后，大数据还能实时追踪患者的健康状况，为预防和治疗提供精确的反馈。
二、个性化治疗的新篇章在大数据的助力下，精准医疗正在开启个性化治疗的新篇章。
例如，基因测序技术的发展使得医生能够根据患者的基因信息制定个性化的治疗方案。
同时，人工智能和机器学习算法的应用，使得医生能够从海量的医疗数据中提取有价值的信息，为治疗方案的制定提供更精确的依据。
这些技术的应用，使得患者在治疗过程中能够得到更精确、更个性化的照顾，从而提高治疗效果和生活质量。
三、未来发展趋势随着大数据技术的不断发展，精准医疗的未来将更加广阔。
首先，更多的医疗机构将开始采用大数据技术，以提高诊断和治疗的质量。
其次，随着5G、物联网等新技术的普及，医疗设备之间的数据传输将变得更加高效和实时，为精准医疗提供更多的数据支持。
最后，随着生物技术的发展，基因编辑、细胞疗法等新兴技术将为精准医疗提供更多的可能性。
四、挑战与应对尽管大数据时代的精准医疗带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
例如，数据的安全性和隐私保护问题、数据的质量问题等。
因此，我们需要建立完善的数据管理制度和法规，确保数据的合法、合规使用。
同时，医疗机构也需要提高数据处理的效率和技术水平，以应对大数据带来的挑战。
总的来说，大数据时代的精准医疗是一个充满机遇和挑战的领域。
大数据技术在医疗领域的应用与发展趋势现代医疗领域的快速发展离不开信息技术的推动，而大数据技术作为信息技术的重要组成部分，在医疗领域也发挥着重要的作用。
本文将从大数据技术在医疗领域的应用和发展趋势两个方面进行阐述。
一、大数据技术在医疗领域的应用1.临床决策支持系统大数据技术可以利用海量的医疗数据，进行数据挖掘和分析，为医生提供临床决策支持。
通过对大量临床实验数据的分析，大数据技术可以帮助医生制定更加科学合理的治疗方案，提高诊断的准确率。
2.疾病预测和预防大数据技术可以通过对个人和群体的健康数据进行分析，提前对患某种疾病的风险进行预测。
通过预测，医疗机构可以采取相应的预防措施，减少患者的痛苦和医疗费用。
3.个性化医疗大数据技术可以根据个人的基因组信息、疾病历史、生活习惯等数据，为患者提供个性化的医疗服务。
通过分析大数据，医疗机构可以更好地了解患者的病情和治疗需求，从而制定针对性的治疗方案，提高治疗效果。
4.药物研发和临床试验大数据技术可以对药物的研发和临床试验起到重要的辅助作用。
通过对大量的生物医学数据进行分析，可以发现新的药物靶点和治疗方法，加快药物研发的速度。
同时，大数据技术还可以帮助医药企业进行临床试验的设计和监控，提高试验的效率和可靠性。
二、大数据技术在医疗领域的发展趋势1.异构数据集成和共享医疗领域的数据源非常广泛，涉及医院的临床数据、药房的药物数据、医保的医疗费用数据等。
如何整合和共享这些异构的数据，让其发挥最大的价值，是未来的一个研究重点。
目前，国内外已经建立了一些医疗数据共享平台，但还需要进一步完善和推广。
2.人工智能与大数据的结合人工智能技术在医疗领域的应用也越来越广泛，而大数据技术可以为人工智能提供更加丰富的数据源，使得人工智能的应用效果更好。
未来，人工智能和大数据技术将更加紧密地结合在一起，共同推动医疗领域的发展。
3.隐私保护和数据安全医疗数据涉及到个人隐私，安全性始终是一个重要的问题。
大数据时代的个性化医疗服务随着大数据技术的快速发展，个性化医疗服务的需求也越来越大。
大数据技术可以帮助医疗行业收集和分析海量的数据，从而实现对个体化医疗需求的更好满足。
本文将从数据分类、数据应用、数据隐私、未来发展等四个方面探讨大数据时代个性化医疗服务的现状，以及未来的发展趋势。
一、数据分类在医疗领域，数据的分类主要分为两类：临床数据和非临床数据。
临床数据指的是患者的病历、检查报告、药物处方等医疗记录数据。
这些数据对医生进行诊疗是非常重要的。
基于这些数据，可以通过机器学习、深度学习等技术来诊断疾病、制定治疗方案、确定药物剂量等。
例如，英国的医疗机构使用人工智能技术，对近300万份乳腺癌检查报告进行分析，成功预测了两次子宫内膜癌的晚期。
非临床数据则包括了人口学数据和行为数据。
人口学数据包括了年龄、性别、个人病史等信息，这些信息可以帮助医生制定针对患者的个性化治疗方案。
行为数据则包括了生活方式、饮食习惯、运动习惯等信息。
这些数据可以帮助医生了解患者的生活习惯和健康状况，从而制定更为细致的健康管理计划。
例如，苹果公司开发的健康应用“HealthKit”，可以将患者的生理健康数据、健身和饮食数据等整合在一起，从而提供更为全面的健康管理服务。
二、数据应用大数据时代，个性化医疗服务主要应用于诊断和治疗方面。
诊断方面主要包括两个方面：一是辅助医师诊断，二是进行疾病预测。
例如，IBM公司推出的医学图像分析技术Watson for Genomics，可以将人类基因组的大数据与个体病人的基因组信息相结合，为医生提供更准确的病情诊断和治疗选择。
同时，基于大数据的疾病预测可以帮助医生及早发现患者病情，从而提高治疗的效果。
治疗方面主要包括个性化药物开发和治疗方案制定。
针对个体病人的基因组和生理健康数据，科学家可以研发出更为个性化的药物，从而提高药效、降低毒副作用等。
同时，大数据技术可以将多种治疗方案进行比较，从而选择出最为适合患者的治疗方案。
医疗大数据对医疗行业的影响医疗大数据对医疗行业的影响主要体现在以下几个方面：1.提高医疗质量和效率：通过大数据分析，医疗机构可以更好地了解患者的需求和偏好，提供更精准、个性化的医疗服务。
同时，大数据技术可以帮助医疗机构优化诊疗流程，减少不必要的医疗环节，提高医疗效率。
2.促进医学研究和创新：医疗大数据为医学研究和创新提供了丰富的数据资源和强大的分析工具。
通过对大量的病例数据、实验数据和文献资料进行挖掘和分析，可以加速医学研究和创新进程，推动医学领域的发展。
3.提升疾病预防和控制能力：通过对医疗大数据的分析，可以及时发现和预测疾病的流行趋势和传播路径，为防控措施的制定提供科学依据。
这有助于提升疾病预防和控制能力，减少疾病对人类的危害。
4.实现跨地区、跨机构的数据共享和协同：医疗大数据的共享和协同有助于打破信息孤岛，实现医疗机构之间的信息互通和资源共享。
这不仅可以提高医疗服务的效率和质量，也有助于推动医疗服务的均衡发展。
5.优化医疗资源配置：通过对医疗大数据的分析，医疗机构可以更好地了解区域内医疗资源的配置情况和使用情况，从而优化资源配置，提高资源利用效率。
这有助于缓解医疗资源紧张的问题，让更多患者享受到优质的医疗服务。
6.改善患者就医体验：通过医疗大数据的挖掘和分析，医疗机构可以更好地了解患者的需求和反馈，优化诊疗流程和服务质量。
这有助于改善患者就医体验，提高患者的满意度和忠诚度。
7.推动医疗行业的数字化转型：医疗大数据的应用是医疗行业数字化转型的重要支撑。
通过大数据技术的应用，医疗机构可以加速数字化转型进程，提高医疗服务的智能化、精准化和个性化水平。
总的来说，医疗大数据的应用有助于推动医疗行业的创新和发展，实现更加高效、精准和智能化的医疗服务。
医疗健康大数据在个性化诊疗中的应用分析医疗健康大数据的快速发展和广泛应用为个性化诊疗提供了重要的支持。
个性化诊疗是根据患者个体的独特生理特征、遗传变异、生活方式和环境因素等因素制定针对性治疗方案的一种医疗模式。
该模式的实施可以使医疗资源高效利用，提高医疗效果，减少医疗成本，并为患者提供更好的医疗体验。
医疗健康大数据在个性化诊疗中的应用主要有以下几个方面：1. 患者信息管理：医疗健康大数据可以用于管理和整合患者的病历、病理资料、医学影像、实验室检查结果等信息。
通过对大数据的分析和挖掘，可以更全面地了解患者的病情和病史，为个性化诊疗提供依据。
2. 基因组学研究：医疗健康大数据可以用于基因组学研究，通过分析大量的基因组数据，揭示遗传变异与疾病之间的关系，为个性化诊疗提供遗传学基础。
3. 数据挖掘和人工智能：医疗健康大数据蕴藏着海量的信息，通过数据挖掘和人工智能等技术，可以挖掘和分析隐藏在数据中的规律和趋势。
例如，根据患者的临床表现和治疗结果，可以建立预测模型，为医生提供个性化诊疗建议。
4. 临床决策支持：医疗健康大数据可以用于开发临床决策支持系统，通过整合和分析大量的医疗数据，为医生提供抉择和决策的依据。
这些系统可以为医生提供个性化的治疗方案，帮助他们更好地选择适合患者的治疗策略。
5. 药物研发与推广：医疗健康大数据可以用于药物研发与推广。
通过分析大量的临床试验数据和药物使用数据，可以加速新药的研发和推广，为患者提供更多治疗选择。
然而，在医疗健康大数据应用于个性化诊疗的过程中，也面临着一些挑战和问题。
首先，大数据的隐私和安全问题需要引起我们的重视。
医疗健康大数据涵盖着患者的敏感信息，如何平衡数据的利用和隐私的保护是一个值得思考的问题。
其次，医疗健康大数据的质量和一致性也需要关注。
特别是当从不同的医疗机构和系统中整合数据时，数据的质量和一致性可能会受到影响，给个性化诊疗带来困难。
此外，个性化诊疗需要建立完善的法律和政策框架，以保障患者的权益。
大数据如何推动精准医疗的发展在当今的医疗领域，大数据正以前所未有的力量推动着精准医疗的发展，为患者带来更精准、更个性化的医疗服务。
那么，大数据究竟是如何发挥其作用的呢？首先，大数据为精准医疗提供了海量的医疗数据资源。
这些数据来源广泛，包括医院的电子病历、医疗影像、实验室检测结果，以及患者的基因测序数据等。
通过整合和分析这些数据，医疗工作者能够更全面地了解患者的病情和健康状况。
以往，医生在诊断疾病时，主要依靠患者的症状、体征以及有限的检查结果来做出判断。
然而，这种方法存在一定的局限性，可能会导致误诊或漏诊。
有了大数据的支持，医生可以获取更多关于疾病的信息，例如不同患者在症状表现、治疗反应、疾病进展等方面的差异。
这有助于医生更准确地诊断疾病，尤其是对于一些疑难杂症或罕见病。
其次，大数据能够帮助发现疾病的潜在模式和关联。
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，研究人员可以发现疾病与基因、环境、生活方式等因素之间的潜在关系。
以癌症为例，利用大数据分析，研究人员发现某些基因突变与特定类型的癌症密切相关。
这不仅有助于早期诊断癌症，还为开发新的治疗方法提供了线索。
此外，大数据还可以揭示疾病在人群中的分布规律，帮助公共卫生部门制定更有效的预防和控制策略。
再者，大数据在药物研发方面发挥着重要作用。
在传统的药物研发过程中，需要经过漫长的临床试验和筛选，耗费大量的时间和资源。
而借助大数据，研究人员可以更快速地筛选药物靶点，评估药物的疗效和安全性。
通过分析患者的基因数据和药物反应数据，研究人员可以预测哪些患者对特定药物更敏感，从而实现个性化的药物治疗。
这不仅提高了药物研发的效率，还减少了不必要的临床试验，降低了研发成本。
另外，大数据在医疗健康管理方面也具有重要意义。
随着可穿戴设备和移动医疗技术的发展，人们可以实时收集个人的健康数据，如心率、血压、血糖等。
这些数据与医疗大数据相结合，能够为个人提供更精准的健康管理建议。
例如，根据个人的健康数据和疾病风险因素，制定个性化的饮食和运动计划，提前预防疾病的发生。
大数据对于医疗行业的应用和影响随着信息技术的发展和互联网的普及，人们进入了一个信息时代。
在这个时代，数据大爆炸，大数据成为一个非常热门的词汇。
大数据指的是具有巨大规模（Volume）、高速度（Velocity）和多样性（Variety）的数据，以及对这些数据进行采集、存储、管理、处理、分析和应用的技术、方法和工具。
大数据不仅改变了商业和科技领域，也深刻影响了医疗行业。
一、大数据在医疗行业中的应用1.个性化医疗个性化医疗是基于大数据和人工智能的医疗模式。
它将患者的遗传信息、病史、检查结果、生理参数等个体化数据进行汇总和分析，为医生提供个性化的诊断、治疗和预防建议。
例如，通过对大量的癌症患者数据进行分析，可以筛选出具有高度相关性的致病基因，从而改善癌症的诊断和治疗效果，提高生存率。
2.医疗资源管理医疗资源管理是指利用大数据技术来进行医疗资源的应用、调配和管理。
例如，通过对患者就医情况、诊断、治疗和费用等数据进行分析，可以优化医疗资源的配置，提高医疗服务效率；通过对医院医疗的数据进行分析，可以降低成本，提高效益。
3.电子病历电子病历是将患者的病历信息以电子化的形式保存在计算机系统中，方便医生随时查询，提高医生诊断和治疗效率。
大数据技术可以使电子病历系统更加完善和精确。
例如，通过对大量的患者数据进行分析，可以预测出某一种疾病的复发率，提醒医生及时干预，降低患者的危险程度。
4.智能医疗设备智能医疗设备是指集成了传感器、计算机、通讯、数据存储和处理等多种技术的医疗设备。
通过对这些设备产生的数据进行采集、分析和应用，可以为患者提供更加智能化、专业化和定制化的医疗服务。
例如，通过智能心电图仪器的数据分析，可以更加精确地诊断出患者心脏疾病，为患者提供更加专业的治疗方案。
5.医疗保险医疗保险是保障社会公众健康、提高医疗保障水平的重要方式。
大数据技术可以为医疗保险提供更加准确和全面的服务。
例如，通过对大量医疗保险数据的分析，可以确定保险公司的医疗保障方案，将保障范围更加精准地投放到特定的医疗服务领域。
大数据应用在医疗行业中的创新与挑战随着数字化和信息化时代的到来，大数据应用已经成为了各行各业的热门话题。
在医疗行业中，大数据的应用已经取得了一定的进展。
大数据应用可以为医疗行业带来诸多创新，但同时也会面临许多挑战。
一、大数据应用在医疗行业中的创新1. 医疗与健康数据整合大数据的应用可以整合医疗和健康数据，为医疗决策提供依据。
通过整合医疗与健康数据，医生可以更加全面地了解患者的病情，从而制订更科学的诊疗方案。
此外，医生还可以通过对大数据的分析，发现某些疾病的病因和预防方法，提高对某些疾病的预防和控制能力。
2. 个性化医疗通过大数据的应用，医生可以为患者提供个性化的治疗服务。
大数据可以分析大量的患者数据，创造出医学知识库，通过机器学习和人工智能技术，针对不同患者的需求和病情，提供最为适宜的治疗方案。
3. 智能诊疗大数据的应用可以为医生提供更为智能化的诊疗服务。
通过大数据的分析，医生可以更精确地识别疾病，制定更为有效的治疗方案。
同时，人工智能技术还可以为医生提供快速而准确的诊断结果，缓解由误诊或漏诊带来的风险。
4. 新药研发通过大数据的积累和分析，可以为新药研发提供依据。
大数据可以帮助科研人员识别疾病的发生和发展过程中的关键因素，以及患者的个体因素和生命周期特征。
通过分析这些数据，科研人员可以更好地理解疾病的发病机制，从而研制出更为有效的药物。
二、大数据应用在医疗行业中的挑战1. 数据质量和隐私保护在医疗行业中，数据质量和隐私保护是大数据应用面临的主要挑战之一。
医疗行业中的数据涉及到患者的个人隐私和医疗记录等敏感信息，因此需要建立严格的数据保密机制。
同时，由于医疗领域数据的复杂性和多样性，数据的质量也是大数据应用中的难点所在。
2. 技术能力和应用场景对于很多医疗机构而言，技术能力和应用场景也是大数据应用中的难点。
医疗机构往往对于大数据的应用技术和场景不够熟悉，在实践中面临诸多问题。
因此，需要加强技术能力的培训和普及，同时探索更多的应用场景，为大数据技术的应用奠定更为坚实的基础。
大数据助推个性化医疗作者：海川来源：《新经济导刊》2014年第09期个性化医疗改善居民健康，实现“未病先防”、“既病防变”或“已病早治”以及连续性的医疗服务美国最受尊敬的心脏病学家、基因组学家之一埃里克·托普在《颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命》一书中认为，个人基因组重测序技术以及一系列实时健康监测技术是未来能让每个个体明确知晓自身健康状况的有力工具，能赋予每个人更多的自由，自行选择相应的治疗方案。
随着人类对疾病与基因之间映射关系的认识加深，基因测序成本的下降，可穿戴设备的普及，监控设备的微型化，移动连接和网络覆盖范围的扩大，电脑计算能力的大幅提升，肿瘤疾病诊断、遗传病基因检测、优生优育检测、药物基因组学等个性化医疗越来越成为可能。
未来人们可能只需花费 500-1000美元就能进行个人遗传检测，医生可以根据基因芯片分析个人对药物的敏感度和承受力，有针对性地开处方，避免不必要的浪费或风险。
大量的基因数据、临床实验数据、环境数据以及居民的行为与健康管理数据形成了“大数据”，利用好“大数据”可以提升医疗价值，形成个性化医疗，从而改进居民健康，实现“未病先防”、“既病防变”或“已病早治”以及连续性的医疗服务。
个性化医疗是什么？个性化医疗一词已使用多年，而斯克里普斯转化科学研究所的Eric J. Topol 3月在Cell发表的一篇文章提到，最近的一项调查表明，只有4%的公众理解“个性化医疗”是什么意思。
也许有人认为个性化医疗指的是VIP医疗服务，美国国家科学院将个性化医疗理解为精准施药（precision medicine），但这不妨碍这个词越来越多的被传播。
只是，当你在可穿戴设备狂轰滥炸的商业宣传中屡次见到这个词的时候，是否想过个性化医疗究竟是什么？它又个性在哪儿呢？个性化医疗又称精准医疗，是指以个人基因组信息为基础，结合蛋白质组、代谢组等相关内环境信息，为病人量身设计出最佳治疗方案，以期达到治疗效果最大化和副作用最小化的一门定制医疗模式。
简单的说，就是从对“症”下药改变为对“人”下药，这是个性化医疗的“个性”所在了。
它的“个性”，贯穿在疾病预防、分析、诊断、治疗的各个阶段。
个性化医疗的兴起源于消费者权力的崛起，是为了满足人们的个性化健康需求。
截至2013年年底，可提供个性化医疗的医院已经遍布美国。
个性化医疗和预防医学目前已经成为达沃斯经济论坛、博鳌亚洲论坛等世界顶级战略会议讨论的热点。
海外医院以先进的医疗技术、完善的治疗方案、人性化的服务等优势成为越来越多人进行体检、治疗的新选择。
据统计，近年来我国出境体检日益火爆，每年有1000多人赴美体检、治疗，到瑞士、日本、韩国以及中国台湾等地“体检旅游”的达上万人次，每次医疗花费高达十几万元甚至几十万元。
个性化医疗在日本、美国等发达国家已有近30年的历史，但在中国还是全新的事业。
与美国70%的人享有个性化医疗服务相比，中国享有这项服务的比例尚不足1%，市场潜力巨大。
数据显示，中国高收入人群的恶性肿瘤检出率已经高出中国恶性肿瘤发病率整体水平的73倍，心脑血管猝死几率比中国总人口超出1倍，血脂异常的平均检出率已经超过60%，他们有可能成为动脉粥样硬化、心脑血管病变的受害者。
首都医科大学附属北京安贞医院副院长、北京市心肺血管疾病研究所常务副所长周玉杰教授表示，心血管疾病的患者大多数是60岁以上的老人，这些患者的病变都非常的复杂、高危，老年疾病患者的特点为多种疾病共存、多脏器受损。
“未来老年人心血管疾病的发展方向就是做‘个性化医疗’。
”大数据让基因测序不再遥远美国宾夕法尼亚州立大学的进化生物学家Kenneth M. Weiss对于复杂疾病遗传机制发表过这样的看法“健康的家庭都是相似的，不健康的家庭却各有各的原因”。
在致病基因是共有还是共同变异还是个体的罕见变异这个问题上，生物学家们还没有达成一致。
但从日常生活和下面这个例子中，我们可以看出，引起疾病的原因是多种多样的。
埃里克·托普在《颠覆医疗》一书中举例，就高血压而言，目前至少有6 种不同的药物类别、超过一百种不同的药物来治疗血压问题，而每一个高血压病人都有不同的根源。
科学家在研究中发现，有一种高血压与Adducin 基因有关，这种基因变体存在于大约20% 高血压患者体内。
于是，就有一项针对携带Adducin 基因变体患者具体疗法问世，此疗法对这一基因携带者效果很好，患者血压平均下降了14 毫米汞柱。
20世纪末期，在人类基因组计划刚启动的时候，测定一个人的全基因组，需要数百台测序仪、耗资30亿美元和15年的时间。
但随着科学技术的发展，将不断缩短测序所耗费的时间。
到了2003年，这项伟大的计划就已经完成。
要将这项技术应用在每个人的日常医疗中，其成本须降到每个人都负担得起。
目前，1000美元一部MacBook的价格，成为完成全基因组序列测定的价格标杆。
科学家们还在不断尝试提高测序仪器性能，优化测序方法，随着测序设备价格下降、体积的小型化发展趋势，500-1000美元测定个人基因组，或将是个性化医疗时代真正的开始。
成立于2011年的初创公司Bina Technology近期获得了650万美元的风险投资，Bina Technology主要从事的工作就是利用大数据来分析人类的基因序列，他们的分析成果将为研究机构、临床医师等下游医疗服务行业提供最基础的研究素材。
研究型大学、制药公司和临床医生利用Bina Technology的技术对基因数据进行分析，能够利用这些数据发现基因中罕见的病变信息，而正是这些病变信息造成了癌症、新生儿疾病、镰状细胞性贫血等。
基因测序不同阶段所达到的效果。
Bina Technology计划与威斯康星州的医疗中心展开合作，将对新生儿重症监护室的儿童进行完整基因组序列测定。
在未来几年内，该团队希望以后每一位新生儿都能够接受Bina Technology提供的完整基因分析数据。
斯坦福大学基因学研究的Michael Snyder博士在Bina Technology平台正式发布之前先进行了初期试点工作。
实验表明，Bina Technology平台在5个小时内可完成几百人的基因序列分析，按照传统的分析方法，需要花费一周时间来完成。
随着从基因测序解决方案中得到越来越多的遗传信息，未来对基因组进行可扩展分析的需求显然将会越来越多。
我们有理由相信，个性化医疗时代距离我们已不再遥远。
大数据让医学诊断更科学基因数据、临床数据、社会及环境数据结合是个性化医疗的前提。
如果仅凭基因数据，医生很难出具治疗方案。
因为导致疾病的因素很多，除了遗传、基因突变之外，环境因素、临床数据都会对疾病产生影响。
医生需深入挖掘和分析多方面数据，出具的诊断方案才算安全有效。
“基因电子病历”将是对个人基因组信息的纵向挖掘和比对。
基因数据的采集是基于个体，也多针对遗传病变、肿瘤易感基因等有限的已知病症，而且解读是在进行双生子患病比对、正常群体的基因分析基础上横向比较得知的，缺乏个体的历史基因数据的纵向比较。
“基因电子病历”应该是记录了患者不同时期基因信息变化，在这个基础上解读患病风险，这将是个性化医疗的特性之一。
临床数据、基因数据、饮食、环境等互相影响。
基因数据能揭示病人患病与基因异常有关，但也有其他因素会导致疾病，如血液的化学成分、身体代谢水平、脂肪含量等指标。
医生出具治疗方案前还需知道这个病人的药物过敏状况、适合什么药物。
同时，基因还受环境影响，同一个人在不同时期，基因数据也会不一样。
目前的医疗预防计划针对某种高风险患病人群，但未随着饮食、环境变化而采取不同的方案。
比如，除了先天的基因因素外，后天的饮食或环境影响也会导致高血压的发病，这样所要采取的治疗方法是不一样的。
如果忽略了饮食和环境的因素或将延误病人的及时治疗。
因此，有专家提出，个性化医疗将是临床数据、社会因素数据、环境数据与遗传和分子学研究数据等多方面信息的结合。
如果没有对于每个人独特信息的搜集，也就无法做到个性化的诊断、分析、治疗方案和治疗实施。
而这个大数据的产生，依赖于基因检测技术、实时健康检测技术的发展，也是融合生物学和医学的方法。
大数据有助于开发个性化药物我国每年约有30万儿童因滥用抗生素引起药物中毒性耳聋，有的儿童甚至因此而失去生命。
我国的住院病人中，每年约有19.2万人死于药品不良反应。
美国的这一数字也超过了十万。
很长一段时间以来，滥用药物及药物的不良反应已经严重影响人类的健康。
目前对于检出疾病的病人，医生的治疗方案，都是对症下药。
但即使同样的药物，同样的病，不同人的治疗效果可能完全不同。
不同的人会对同样的药物产生不同的效果，主要是由单核苷酸（snp）决定的。
通过遗传组学/基因组学研究发现，同一个药物在不同个体内的效果和毒副作用的差异可以达到300倍，仅依靠医生的经验判断，往往不足以保证治疗方案的绝对安全。
所以不同的人对药物的选择应根据基因的差别决定，即使在选择同种药物时也应有药量和剂型的差别。
通过对个人基因组数据的分析，医生就可以根据患者特有的遗传特征和药物敏感性来治疗心脏病、癌症和其他疾病。
真正迈入个性化医疗时代后，每个人的基因电子病例中，会记载个人的所有潜在疾病及对药物的敏感信息，医生可以根据这些数据，先用计算机模拟实践治疗方案的有效性，得到验证后，再对病人进行治疗。
或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。
个性化医疗目前还处在初期阶段。
麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%～70%的医疗成本。
比如，早期发现和治疗肺癌、胃癌、肠癌等可以显著降低卫生系统和病人的手术费用。
苹果公司的传奇总裁史蒂夫·乔布斯在与癌症斗争的过程中采用了不同的方式，成为世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。
为此，他支付了高达几十万美元的费用，他得到的不是一个只有一系列标记的样本，而是包括整个基因密码的数据文档。
对于一个普通的癌症患者，医生只能期望他/她的DNA排列同试验中使用的样本足够相似。
但是，史蒂夫·乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成，按所需效果用药。
如果癌症病变导致药物失效，医生可以及时更换另一种药，也就是乔布斯所说的“从一片睡莲叶跳到另一片上”。
通过大数据技术开发出的个性化药物将乔布斯的生命延长了好几年。
大数据有助于管理个人健康利用大数据技术，对个人健康进行全生命周期管理，实现在任何时间、任何地点都可以访问相关信息，从而保证了健康信息的一致性、连续性，如Google Health、微软的Health Vault、百度的等平台。
健康管理系统的最主要特点就是：个人的健康状态得得到了连续观测，健康分析人员能够有效地对个人健康状况进行分析，以便在身体处于非健康状态时得到及时的干预。
