贊同前幾樓的說法，未來是大數據的時代，健康行業的發展也需要大數據的支撐，大數據可以通過統計收集大量病例，這有助于健康產業的研究發展。

大數據在健康行業，或者醫療行業，未來的應用前景很廣泛，有專家分析主要有5個方面的應用：1、臨床記錄和醫保大數據　　匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集并進行高級分析，將提高醫療支付方、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，他們不僅可以生產出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品適銷對路。2、網絡平臺和社區　　另一個潛在的大數據啟動的商業模型是網絡平臺和大數據，這些平臺已經產生了大量有價值的數據。比如PatientsLikeMe.com網站，病人可以在這個網站上分享治療經驗；Sermo.com網站，醫生可以在這個網站上分享醫療見解；Participatorymedicine.org網站，這家非營利性組織運營的網站鼓勵病人積極進行治療。這些平臺可以成為寶貴的數據來源。例如，Sermo.com向醫藥公司收費，允許他們訪問會員信息和網上互動信息。3、公眾健康　　大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數據庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，并通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。4、遠程病人監控　　從對慢性病人的遠程監控系統收集數據，并將分析結果反饋給監控設備（查看病人是否正在遵從醫囑），從而確定今后的用藥和治療方案。5、新藥開發　　醫療產品公司可以利用大數據提高研發效率。　　醫藥公司在新藥物的研發階段，可以通過數據建模和分析，確定最有效率的投入產出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。　　除了研發成本，醫藥公司還可以更快地得到回報。通過數據建模和分析，醫藥公司可以將藥物更快推向市場，生產更有針對性的藥物，有更高潛在市場回報和治療成功率的藥物。原來一般新藥從研發到推向市場的時間大約為13年，使用預測模型可以幫助醫藥企業提早3～5年將新藥推向市場。

基因檢測工程 還需要大平臺獲取大家的共識方可快速推行。

主要還是疾病風險預測吧。華大的王俊先生這么說過：生命本身是數字化的，讀完一個基因系列，沒有用，最重要的是通過基因圖序預防一些東西，我們講的4P醫學，做基因的人，醫學市場只是做基因1%不到的市場，更多的是健康市場。讓你的基因跟你的環境構成一個相對和諧的，讓你不要去得病或者能夠預防。得病后，要根據得病狀況，讓你得到更好的個體化治療、診療方案。整個過程，BT、IT不是結合的問題，是全面的融合。我們現在做的所謂健康行業其實就是大數據。因為生命本身就是數字化。生命本身數字化特征就決定了未來生命科學產業、醫學健康產業本身就是數字化產業。這是我想說的。至于我未來要得病，我肯定有我的方法治我自己的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在未来，大数据在健康产业方面有哪些潜在的发展？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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