未来必然是在孕前、产前、新生儿筛查领域拥有多个产品，为医院提供一站式解决方案的公司才能成为该领域的龙头。
如前文所述，目前艾伯维的修美乐面临11家竞争对手，并且将要在2016年在美国专利过期。如果顺利获批，辉瑞可能快速进入这个超过115亿美元的巨大市场。
此外，今年2月，Hospira公司被辉瑞正式纳入麾下，对强生也是一种压力。其他将被剥离的药品还包括抗真菌药物伏立康唑在欧洲的所有权，化疗药卡铂、阿糖胞苷、表柔比星和伊立替康，以及抗生素万古霉素在一些国家的所有权等。Yervoy的作用机制可能是帮助人体免疫系统识别、瞄准并攻击黑色素瘤癌细胞。在中国，生物类似药是指在质量、安全性和有效性方面与已获准注册的参照药具有相似性的治疗用生物制品。辉瑞：蓄势待发，未雨绸缪辉瑞(Pfizer)目前有若干生物药在Ⅱ期和Ⅲ期试验阶段。
并且，更低的医疗保险和医疗补助费用支出意味着税务费用可以被用来支持其他发展项目或福利用途。同时，由于现有的分析方法有限，产品质量尤其是生物学活性易受各种因素影响且不太稳定，生物药进行仿制时需与上市的原创生物制品进行全面的对比性研究，包括质量、非临床及临床试验等，以充分确认其安全性和有效性。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快 临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。
2.网络平台和社区另一个潜在的大数据启动的商业模型是网络平台和大数据，这些平台已经产生了大量有价值的数据。5.疾病模式的分析通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。新的商业模式大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。
拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。
以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。付款/定价对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。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。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。
麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。5.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。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。
他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。2.临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。
个性化医疗目前还处在初期阶段。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或 者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。
Sermo.com网站，医生可以在这个网站上分享医疗见解。一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定价。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。
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。因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展， 这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。比如，早期发现和治疗可以显着降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半
4.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。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。
在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元 投入资金进行分配。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的 商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错 误，如药物不良反应。或 者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。
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。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。
而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。
麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。
很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。【全面解析】大数据在医疗行业应用的5个场景 2015-10-21 06:00 · brenda 现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时的数据，即大数据。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。
通过预测建模可以降低医药产品公司 的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。
通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和 治疗成功率的药物。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务 机构带来额外的业绩增长潜力。
业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意 义。这些分析项目是非常重要的。
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