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3.4 医学大数据建模应用案例 1.比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)
通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性， 可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。
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2.医疗数据透明度 提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。美国疾病控制和预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)已经公开发布医疗数据，包括业务数据。
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3.远程病人监控 从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
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4.对病人档案的先进分析 在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。 举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
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