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虽然这一改变会让制药企业面临大的挑战，但个性化医疗在肿瘤领域的应用是对其他疾病领域进行个性化的激励。 1、医疗的现状与未来在医疗领域，个性化是基于患者的生物标志物、遗传情况和具体症状的数据来实现的。患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源，它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用，如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。所以在大数据商业探索的过程中，利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。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。

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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。

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数据分析实现个性化数据分析可以从深层次将事物区别开来，最强大的功能之一就是基于人的特征给人群贴标签，由此向用户提供个性化的服务/产品，比如教育、旅游休闲、传媒、零售、广告等行业。这样看来，显然更好地利用数据可以帮助用户在没有生病前就了解到自身的健康风险所在，这也是对自己健康负责的关键所在。在临床中，主要的成功就是电子病历的快速扩张，已经从2010年的15.6%提升到2014年的75%，这其中很大的推动来自平价医疗法案的实施。 数据分析在5大领域中实现的潜在价值占比(2011年)此外，数据分析还创建了几大颠覆性创新模式。

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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。

如在2016年4月，阿斯利康与美国测序公司HumanLongevity、英国桑格研究院以及芬兰分子医学研究所展开合作进行200万例全基因组测序，为今后的药物研发提供指导。但也确实取得了一些成效，如临床上，最大的成功就是电子病历的采用，虽然目前看来其中的海量数据尚未完全挖掘出来。