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在支付方、服务方和制药企业之间建立新的合作关系，并搭建可能对提高价格透明度有所帮助的新的绩效薪酬模式。根据协议，阿斯利康将要建立一个专门的基因组学研究中心，将临床样本的基因组测序数据和相关的临床治疗和药物反应信息有效整合。

其次患者拥有精细化的数据就可以实现精准诊疗。那么，数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。未来的创新技术(如免疫和CRISPR/Cas9基因组定点编辑技术)可以最大限度地提高每个人的体格。支付方支付方可以使用数据分析来促进整个医疗系统的价格透明度。

通过敦促客户针对潜在的健康问题采取预防性措施，从而降低医疗保险费用支出。这样做可以避免不必要的住院时间延长，降低医疗保险支出。如今，一系列新的数据表正在由用户的可穿戴和家庭健康设备(如血压监控仪或胰岛素泵)产生，这部分数据是有很大参考价值的。支付方将会越来越多地参与患者的诊疗过程。

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加上国家级医疗保险和医疗补助服务中心的动作，医疗价格的透明度已有所提高，同时超过30个州建立了所有保险索赔数据库以作为大型报销信息库。虽然建立新的合作关系和搭建新模式的过程可能相当缓慢，但是我们相信，数据丰富的大环境将增强支付方改变的决心。

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但如果继续落后半拍，将会错失大量改革临床护理和个性化用药的机会。现在一家医院劳动力成本占了60-70%，这将是一个重要的商业机会。

如果将这些与患者的行为、基因、分子数据连接起来，将会对医疗服务产生深远影响。但同时，这个可能性要比5年前设想的大得多。其中，医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流，并将它们应用到医疗中。相比之下，制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。

对于国家来说，可能需要调整医疗健康系统内的财政奖励，并转向以价值为基础的医疗保健体系，更强调诊疗过程中“预防”的重要性，以此来推动个性化医疗的发展。原因有两个，一个是需要临床试验证明;再一个就是数据共享与互操作的实现还存在大量问题。

综合来看，数据分析让循证决策更精准更高效。但是它们有一个挑战就是，要向更小范围的目标患者提供治疗方案。

随着基因测序成本的下降、蛋白质组学(蛋白质分析)的出现，以及越来越多能够提供实时数据流的传感器、监视器和诊断技术的突破，患者的数据集将变得越来越精细。但是每个人的特征却对定制化的服务很有用。