John Iovine开口说出的第一句话就是道歉，“请原谅我，我对这事记得不是太清楚，”他说，“我那时中风了。” 那次中风的迹象在他们家随处可见：餐厅里安放的床、厨房里的淋浴室等等。John身材瘦弱，穿着蓝色的睡裤坐在轮椅上。但是，他可能夸大了自己的记忆问题。 “我们是哈町大学（Harding）的同学??就是离这儿不远的那所，”他说道。那是1952年，也就是在那年，他结识了他未来的妻子。“她穿着红色的长款毛衣，有着一头火红的头发。我对自己说，’她就是我的真命天女’。”John侃侃而谈与妻子Carol的初见。
“皇天不负苦心人，让我最终得偿所愿，”他笑着说。Carol坐在她丈夫的旁边，向记者娓娓道来那场中风的始末。那时John的健康状况非常不好。起先，他长了一个溃疡，然后进行了肠切除手术。再来就是中风——以及接下来的更多。
“他得了肺炎、黄疸、败血症；右肺还有血块。”她补充道。所有这一切都发生在2013年10月至2014年1月间。
John曾是一名油漆工，那场大病让他在医院里呆了整整79天。在那段日子里，John时常处于无意识状态，也几乎没有离开过病床。“唉，那简直就是地狱。”他说道。
去年四月，在康复机构治疗了几个月之后，John Iovine终于出院回家。当患者出院回家，开始“自生自灭”的这个时间点，正是现在的医疗系统特别关注的时期。长久以来，许多像John Iovine这样的患者在这一阶段都选择了故意失联；最终，他们不得不再次住院。
业内人士称，这类再入院都是可以避免的。单单此项，每年就会耗费150亿美元的联邦医疗保险，是财务上的巨大流失。这就是为何联邦医疗保险数年前发起了一项倡议，处罚那些太快重新接纳再入院患者的医院。而这也促使许多医院开始更为注重这个问题。
现在，保险公司也正致力于提出它们的解决方案。Independence Blue Cross是一家总部位于费城的保险公司，它的首席情报官Somesh Nigam在接受记者采访时说道，“我们的目标是确定哪些病人有可能在未来三个月内住院，这是我们正在努力的方向。”他说，Independence Blue Cross正致力于查明其客户中的患病者或年老体弱者，即那些有可能入院的潜在人群。
为了做到这一点，公司对其掌握的大量医疗数据进行运算，数据内容包括理
赔账单、实验室读数、药物、身高、体重、家族病史等。它还纳入了有关客户所在社区的信息，包括当地的贫困率等。“我们用来建立这些算法的医疗数据，大概相当于5个维基百科那么多，”Nigam说。
计算机算法对所有的信息进行筛选，并为每名患者计算出得分，将他们按照得分的高低进行风险排序。
随后，Independence Blue Cross为每位得分较高的客户分配一位工作人员，即“健康指导”。这些健康指导会免费为客户提供健康建议，并向他们推荐有益的附加服务。“这种协同努力对于患者非常有用。”Nigam说。健康指导可以为患者量身订制所需的健康信息；帮助他们进行就诊预约；解决服药相关的问题，或者协助安排患者前去门诊的交通。有时，健康指导还可以为患者安排家庭护理护士。“所有这一切措施已经开始显示出成效。”Nigam说，“我们地区的住院率已经呈现出了相当显著的下降趋势。”在Independence Blue Cross的名单上，第一批需要额外关注的客户有18000名。而其初期成功的标志之一，便是将充血性心脏衰竭患者的预期住院率降低了40~50％。
Iovines一家也是该公司初期成功的受益者。在丈夫中风之后，Carol Iovine的生活也有了极大的改变：她需要管理丈夫的新药物，并帮助他淋浴和如厕。夫妇二人需要参加许多门诊和治疗会议，为此他们还得租用一台可供轮椅上下的面包车。Carol说，有了健康指导的帮助后，情况开始有了很大的变化。健康指导可以帮助她管理丈夫的各种需求。“有一次John需要检查血液，医院要我一个人带他去急诊室抽血，”Carol回忆，“我当下就回说，呃，这我可没办法做到。”她马上打给了他们的健康指导Donna Crockett，并告诉了她这个问题。“之后，便有一名护士来到我们这里为他取血。” Carol说道。重点是，医疗保险花在健康指导安排的来访护士或简化门诊流程上的钱远远不及再入院的成本。
数据预测有望为保险公司节省保费，因此也使得越来越多的保健专家更加看重这些预测计算公式的潜力以及可能的缺陷。“现在这个领域利益良多，”哈佛法学院教授Glenn Cohen如是说。Cohen曾就医疗保健和大数据碰撞引起的法律和伦理问题著书， “医疗领域、计算机科学领域以及患者体验领域正在进行着一场伟大的集结。”虽然对前景信心满满，但Cohen仍有一些疑虑。“对于那些个人数据被用于建立算法的客户，他们是否有权选择退出预测计划？”Cohen说， “他
们是否只能选择参加？甚至，他们能否知道自己的数据被使用了？”Cohen表示，这些仍然是一个灰色地带；这个新兴领域还没有建立起对这些信息的处理标准。
Independence Blue Cross宣称，它严格遵循联邦医疗隐私准则关于匿名的规定，且只会将这些信息用来更好地为其客户服务。但该公司的确并没有询问订购了其健康计划的客户是否选择加入数据预测。“这些数据仅会被用于改善或协调医疗护理，”Nigam说，“这是我们的职责，而大家都认同这一点。”
从客户健康上来讲，护理协调彻底改善了John Iovine的生活。自Independence Blue Cross为他分派了健康指导之后，他一直没有再次住院。
保险公司表示，因为数据预测的初期效果非常好，他们正打算扩大预测范围。该公司正与纽约大学的Langone医学中心针对下一个目标——2型糖尿病进行合作，目的是在出现相关症状之前发现哪些人最有患上糖尿病的风险，然后再积极介入，帮助预防疾病的发生。
7.8医药监管机构应用（药监局）
暂缺。
7.9医药研发生产经营应用（医药企业）
医药研发生产经营零售企业，具有掌握了解医药在医疗卫生活动中相关数据的迫切需要，首先，需要了解相关药品在市场上的使用情况，以便用于研发和生产；其次，需要了解相关药品在治疗方面的效果情况，以便研发改进新药品和发现质量问题；最后需要了解相关药品的物流配送和仓库库存情况，以便实现药品供应链的一体化运行；另外还需要了解相应区域的人口健康信息，以便分析药品的授众群体特征，如某地区区域正在流行感冒，医药企业可以通过此信息及早组织相关药品。
7.9.1医药研发企业应用
医药研发企业可以利用大数据降低研发成本，提高研发效率。医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括医药产品的安全性、有效性、
潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，提升药品竞争力，并最终使患者受益。
7.9.2医药生产企业应用
医药生产企业利用医药大数据可以精准了解终端市场，实现生产和销售的匹配，同时也将为整个社会服务——全面提升医疗环境，助力药品安全。医药大数据将为医药生产企业提供一种先进的理念和解决方案，通过与多级经销商、终端流向数据的对接和直联，及时准确地对企业产品的渠道流向库存数据进行收集、整合、提炼、分析、帮助企业第一时间做出准确判断，提高投入产出比，减少生产与市场需求之间的差异，并实现整个营销体系的信息化管理。同时，数据挖掘和信息采集技术还能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，建立基于大数据的数学模型，对未来市场进行预测，从而挖掘市场潜力，推动新药的研发，催生产业的变革，为药企带来全新的发展机会。
目前，中国约有大概有4000多家国营、合资和私营药企，其生产能力强，熟谙报批制度、在市场和销售上投入了相当大的资金，但是在数据领域却桎梏不前，中国现在最大的药企每年在医药数据上的投入尚不足100万人民币，而同等规模的欧美药企的投入则是其十倍。
7.9.3医药流通企业应用
医药流通企业在新形势下遇到的最大的问题不是如何实现即时支付、医保联网及如何保证药品的安全性等政策及运作层面的问题，最大的问题将会是组织的适配问题，包括经营思路的适配、组织机构的适配及团队人员能力的适配。解决好这三大适配，将决定医药流通企业未来转型的可操作性及可持续性。
支持B2B与O2O的结合，纯销型医药商业企业可以实现对配送医院的药房整合并完善药事服务。这种药事服务不仅是针对医院，应该是针对医院所在区域的所有目标人群，是药学人员利用药学专业知识和工具，向社会公众（包括医药护理人员、患者及其家属、其他关心用药的群体等）提供直接的、负责的与药物使用相关的各类服务。这种服务是一种以病人为中心的主动服务，目的是使病人得到安全、有效、经济、合法的治疗药物，并最终打造区域或全国性的药事服务平
台，实现对患者的有效影响，也能占据未来处方药网售中审方这个关键节点。实现四大整合医药商业公司对配送医院的整合可以通过布局院内物流（住院药房）、药房托管（门诊药房）或并购医院的门诊药房实现。
支持整合自有及医院的执业药师人员，建立强大的药剂师（执业药师）队伍，既可为所有配送医院提供药事服务，也可为未来处方药网售药师处方审核服务。
支持医院的处方医生资源进行整合。利用医院网络得天独厚的优势，思考如何为医院医生做好药事服务及为医院医生未来多点执业提供帮助，搭建医院医生服务、多点执业交易平台，为上游生产企业实现规范化的医生教育，逐步掌握医院医生资源。掌握了医院医生资源也就掌握了未来网售处方药处方外流的龙头，是参与网售处方药分利的先决条件。未来如何解决处方外流同医院的利益分配将考验医药流通企业的智慧。
支持物流配送整合。B2B的物流是配送型医药商业的传统优势，需要做的是加大覆盖面并提升效率。特别是农村基层医院的配送网络应完善，同第三方物流的整合也是一种选项。
支持通过B2C与O2O结合，在B2B的基础上建立直达消费者的渠道。全力打造最后一公里物流建设。对有零售终端的医药商业企业来说，做好药店的社区型物流配送，实现药品的药店配送到户，规划社区配送药柜或自动售药机布点安装及安装。
支持打造B2B2C一条龙服务，实现医院同社区、药店到患者家的无缝对接。在未来网售药品的大趋势下，医药商业所组建的处方医生及药剂师团队，不是单纯为了卖药，而应该力促让医生成为患者的家庭医生，成为医院、社区及患者链接的纽带，让患者网购药品的处方变得简单；同时药剂师团队也可为未来的网售处方药审方，让患者网购药品的安全性得到保障。对于单个制药企业来说，单独为自己的企业产品销售（线上的也好线下的也好）组建处方医生及药剂师网络成本巨大，得不偿失，另一方面网售电商平台单独组建处方医生及药剂师网络也存在地域限制、成本巨大及沟通障碍等问题。因此医药流通企业这种区域性的处方医生及药剂师团队为所有在区域网售药品的企业及患者提供的服务将成为极具差异化的且很难取代的服务。从使用这种服务的线上制药企业或电商平台分利将成为一种很难取代且持续的收益。这种获利有别于现在医药商业的事前配送费，