实现精准医疗的五大环节
医疗行业如何通过健康大数据实现精准医疗
医疗行业如何通过健康大数据实现精准医疗在当今的医疗领域，健康大数据正逐渐成为推动精准医疗发展的关键力量。
健康大数据涵盖了从患者的基本信息、临床症状、诊断结果、治疗方案到医疗费用等全方位的数据。
通过对这些海量数据的深入分析和挖掘，医疗行业能够实现更加精准的疾病诊断、个性化的治疗方案制定以及更有效的医疗资源配置。
首先，健康大数据为疾病的早期诊断提供了有力支持。
传统的医疗诊断往往依赖于医生的临床经验和有限的检测手段，可能会导致疾病在早期阶段被漏诊或误诊。
而借助健康大数据，医疗机构可以收集和整合大量患者的健康信息，包括基因数据、生活习惯、环境因素等。
通过对这些数据的分析，能够发现疾病发生的潜在规律和早期信号。
例如，通过对大规模人群的基因测序数据进行分析，可以识别出某些特定基因变异与特定疾病的关联，从而在症状出现之前就对高风险人群进行预警和监测。
其次，健康大数据有助于制定个性化的治疗方案。
每个人的身体状况和对药物的反应都存在差异。
过去，医生在制定治疗方案时，往往只能依据一般的治疗指南和经验，而无法充分考虑患者的个体特点。
现在，通过分析患者的基因数据、病史、药物过敏史等健康大数据，医生可以更加精准地选择适合患者的药物和治疗方法，提高治疗效果，减少副作用。
比如，对于肿瘤患者，通过对肿瘤基因的检测和分析，可以确定肿瘤的分子分型，从而选择针对性更强的靶向药物进行治疗。
再者，健康大数据能够优化医疗资源的配置。
在医疗资源有限的情况下，如何合理分配资源以满足患者的需求是一个重要问题。
通过对健康大数据的分析，医疗机构可以了解不同地区、不同人群的疾病发病情况和医疗需求，从而有针对性地配置医疗资源。
例如，发现某个地区某种疾病的发病率较高，可以在该地区增加相关医疗设施和专业医生的投入，提高当地的医疗服务水平。
然而，要实现健康大数据在医疗行业的有效应用，还面临着一些挑战。
数据质量和安全性是首要问题。
健康大数据来源广泛，包括医疗机构、体检中心、可穿戴设备等，数据的准确性、完整性和一致性难以保证。
质谱技术-精准医学的利器
质谱技术——精准医疗的利器南方医科大学珠江医院彭永正l2015年，“Precision Medicine Initiative”随着奥巴马的宣言一跃成为年度热词。
一、精准医疗的概念（一）什么是精准医疗？依据分子生物学基础定义疾病或疾病亚型，为每位患者设计个体化治疗方案，在分子水平提供更精确的诊断和治疗。
合适医疗细菌药敏试验定义浅释雏形但不同的人使用格列卫疗效明显不同——为什么？（二）精准医疗的核心要素精准医疗的核心要素精准预测精准干预精准治疗精准诊断（三）实现精准医疗的五大环节五大环节 临床及生物信息整合 精准的生物标记物精准药物治疗法规的保驾护航 精准的测量方法（四）精准医疗的要点：精准医疗要点医院和社区是精准医疗发展的主战场医生是医学决策的主体精准医疗为医生的决策提供精准的手段和依据将对临床医学人才提出更高的要求精准医学需要大数据支撑精准医学的发展需要产学研政的合力（五）精准医学关注的重大科学问题精准医疗阐释疾病的发生、发展机制——回答疾病发生的本质问题标志物和早期诊断——提供疾病治疗的依据和有效时机靶向治疗药物——特异性地有效治疗疾病分子分型、分期——个体化治疗和预后判断多学科交叉——医学、材料、工程、信息、光学（六）精准医疗在预防层面的意义：精准医疗环境与遗传因素相互作用个人生活习惯与疾病易感人群的确定和重点预防综合性防控措施——预防干预分子流行病（七）精准医学的理论基础和检测手段l早诊——疾病早期诊断的分子标志l基因和蛋白的改变要远远早于临床病理的改变遗传异常改变代谢异常改变表观异常改变 基因表达谱改变突变谱甲基化蛋白表达蛋白酶的活性其它生物活性物质（维生素等）测序技术芯片技术质谱、色谱技术等二、质谱技术——精准医疗的利器l基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪（MALDI-TOF）的临床应用l该系统包括基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪（MALDI-TOF）和蛋白质指纹数据库，具有快速简便的工作流程和强大可靠的数据处理能力，是微生物以及其他标志性大分子物质（蛋白质）鉴别与分类中的最新技术。
2024年精准医疗实施方案
2024年精准医疗实施方案背景介绍：随着人口老龄化趋势的不断加剧和疾病谱的变化，传统医疗模式已经难以满足人们的健康需求。
精准医疗作为一种基于个体基因组和生物信息的医学模式，有望为人们提供更加个性化、精确的医疗服务，具有重要的应用前景。
为了有效推进精准医疗，制定一套科学合理的实施方案至关重要。
一、政策支持方面1. 加大对精准医疗的政策扶持力度，建立并完善相关法规和政策，明确精准医疗的发展目标、原则和具体实施措施。
2. 设立专项资金，用于支持精准医疗相关研究和应用项目，吸引更多人才从事精准医疗领域的研究工作。
3. 鼓励与精准医疗相关的技术研发和创新，提供专利和知识产权保护。
4. 建立科学的评价体系，对精准医疗的技术和应用进行全面评估，降低其风险，提高其可信度。
二、基础设施建设方面1. 加强医疗信息化建设，推动电子病历全面覆盖，并实现不同医疗机构之间的信息共享和协同工作。
2. 在医疗机构中建立大数据中心，用于储存和分析临床和基因组学数据，为精准医疗提供有力的技术支持。
3. 建立与精准医疗相关的生物样本库，收集和储存人群的生物标本，为后续的基因检测和分析提供基础。
4. 加强医疗人员的培训和教育，提高其对精准医疗技术和应用的认知水平，确保其能够正确使用相关设备和工具。
三、技术研发方面1. 加大对基因组学研究的支持力度，鼓励开展大规模基因组测序，建立国家级基因组数据库，为精准医疗提供基础数据支持。
2. 推动人工智能在精准医疗中的应用，利用机器学习和深度学习算法分析大规模的临床和基因组学数据，预测疾病风险和治疗效果。
3. 发展新一代基因编辑技术，提高其准确性和效率，为精准基因治疗提供技术支持。
4. 推广和应用新型检测技术，如液体活检和肿瘤DNA检测，提高疾病的早期诊断率和治疗效果。
四、应用推广方面1. 建立并完善精准医疗应用指南，明确不同疾病的精准医疗诊疗标准和流程，指导医生正确应用精准医疗技术和工具。
2. 鼓励医疗机构开展精准医疗应用示范项目，为全国各地的医疗机构提供成功经验和参考。
精准医疗的实施方案
精准医疗的实施方案精准医疗是指根据个体基因组、疾病特征和生活方式等个体差异，为患者提供个性化、精准的医疗方案。
随着基因测序技术的不断进步和医疗信息化水平的提高，精准医疗已经成为医学领域的热点话题。
实施精准医疗，可以更好地满足患者的个性化医疗需求，提高医疗效果，降低医疗成本，推动医疗健康事业的发展。
本文将从基因检测、大数据应用、临床实践等方面，探讨精准医疗的实施方案。
首先，基因检测是实施精准医疗的基础。
通过对患者的基因组进行测序分析，可以了解患者的基因变异情况，为医生提供个性化的诊断和治疗方案。
因此，建立完善的基因检测体系，提高基因检测的准确性和覆盖范围，是实施精准医疗的关键一步。
其次，大数据应用是实施精准医疗的重要支撑。
医疗健康领域的大数据包括患者的基因信息、临床资料、医学影像、生化检验等多种数据类型，这些数据可以为医生提供全面的患者信息，帮助医生制定更加精准的诊断和治疗方案。
因此，建立医疗健康大数据平台，整合各类医疗健康数据资源，开展数据挖掘和分析，为精准医疗提供坚实的数据支撑。
再次，临床实践是实施精准医疗的关键环节。
精准医疗需要医生具备丰富的临床经验和专业知识，能够根据患者的个体特征，制定个性化的诊断和治疗方案。
因此，加强医生的精准医疗培训，提高医生的精准医疗意识和能力，是推动精准医疗实施的关键一步。
综上所述，实施精准医疗需要建立完善的基因检测体系，加强大数据应用，提高医生的精准医疗能力。
只有在这些方面都得到有效推进和提升，精准医疗才能真正落地生根，为患者提供更加个性化、精准的医疗服务。
希望通过不懈的努力，精准医疗能够成为医疗健康事业发展的强大推动力，造福广大患者。
精准医疗技术及其实现方式
精准医疗技术及其实现方式一、精准医疗技术的概念及意义精准医疗技术是指基于个体的分子分析和系统生物学理论，以独特的分子特征为基础，精细分类、诊断、预测和治疗疾病的一种新技术。
其目的是实现个体差异化医疗，发挥“针对性”、“预测性”、“有效性”等特点，从而达到更好的治疗效果。
精准医疗技术的出现，将极大地促进诊疗水平的提高，促进了医疗健康行业的发展。
二、精准医疗技术实现方式1.基因检测技术长期以来，基因检测技术一直是精准医疗实现的重要手段之一。
该技术可以对患者的基因组信息进行分析，从而预测一些遗传性疾病的患病风险，并为制定个性化治疗方案提供关键信息。
2.病理学检测技术病理学检测技术是通过对病理样本所得到的一系列信息进行分析，从而揭示疾病发生的细胞和分子水平的变化，实现对该疾病的个性化治疗。
该技术尤其适用于对癌症等恶性肿瘤的诊断和治疗。
3.大数据分析技术利用大数据分析技术，可以对人类基因组和疾病数据进行深度挖掘和分析，帮助医疗人员更好地理解疾病的生物学机制和个体的健康变化。
此外，基于大数据技术，还可以更好地实现对医疗资源的优化配置，提高医疗行业服务水平。
4.先进成像技术先进成像技术是指高清晰度的医疗成像技术，如CT扫描、MRI、PET等，利用这些技术，医疗人员可以通过精准的图像资料，实现对疾病的早期筛查、诊断和治疗监控等方面的应用。
5.智能医疗设备智能医疗设备是带有人工智能芯片的医疗设备，它可以实现自我学习和自我优化，更好地适应不同患者的需求。
智能医疗设备可以控制药物剂量、进行生命体征监测等功能，有效提高了医疗的精准性和普遍性。
三、精准医疗技术在临床医疗中的应用1. 分子诊断利用基因检测技术和病理学检测技术，可以实现精细诊断，较好地解决重疾病靶向治疗的问题。
例如乳腺癌患者通过基因检测，可以更好地了解病情发展的风险因素，从而实现更有效的治疗。
2. 基因治疗目前，基因治疗在癌症和免疫系统相关疾病领域尤其受到重视。
精准医疗的技术手段与实现
精准医疗的技术手段与实现一、前言随着基因测序技术的突破和医疗技术的进步，精准医疗已经成为医学发展的重要方向，成为医学的热门话题。
那么精准医疗的技术手段与实现具体是什么呢？下面就让我们一起来探讨一下。
二、基因测序技术精准医疗最基本也最重要的一项技术便是基因测序技术。
通过基因测序技术，我们能够对病人的基因进行全面的检测。
这项技术可以协助医生在病人体内检测出究竟哪些基因有问题。
在这个基础上，医生就可以向患者提出更为准确的治疗方案。
值得一提的是，目前基因测序技术的应用已经非常广泛，比如在基因组学研究、个体化药物治疗、生殖遗传学等领域均得到了广泛应用。
三、人工智能技术人工智能技术在精准医疗中的作用也是非常重要的。
人工智能技术可以协助医生分析出患者整体的状况、风险以及患某种病的概率，从而制定出更为科学和准确的治疗方案。
在这个过程中，人工智能技术也可以辅助医生进行病历记录、治疗计划制定等互动，降低误诊率，提高患者的治疗成功率。
四、大数据技术另外，大数据技术同样是精准医疗不可或缺的一环。
大数据技术可以帮助医生将患者的临床数据收集起来，并将这些数据进行整合和分析，实现临床数据的互通和共享，从而为精准医疗技术提供更多的数据支持。
五、外部环境的影响要实现精准医疗还需要考虑外部环境的影响。
首先，政府需要出台相关的专业指导意见和政策法规，以支持和规范精准医疗的实施。
其次，科研机构、医院、医生等各方面的加入，会在很大程度上促进精准医疗的发展。
最后，媒体的关注也可以在很大程度上推进精准医疗技术的普及和应用。
六、总结综上所述，精准医疗有赖于基因测序、人工智能和大数据这些技术的支持，同时也需要科研机构、医院、医生以及政府和媒体等多方面的努力共同支持。
相信随着技术的进步和国家政策的推进，精准医疗的发展会越来越快，也会更加实用和便捷。
精准医疗实施方案
精准医疗实施方案随着基因测序技术水平的迅速提高，精准医学（precision medicine）已成为医学界研究的热点和前沿领域。
精准医学是指基于个体的病理生理学和遗传学数据，对疾病进行分类和治疗的方法，包括基因组学、转录组学、代谢组学、蛋白质组学等技术手段。
实行精准医学是医疗模式的重大转变，能够帮助医生更好地为患者提供个性化的诊疗方案，提高疾病治疗效果和生存质量，从而减轻患者的痛苦。
以下是精准医疗实施方案：一、建立个人化基础资料库基于开放数据与云计算技术，从大量病例数据和基因信息中提取，总结和整理各种疾病、病因、病例以及治疗方案，形成个人化基础资料库，以便医生可以根据病人个体化的基础资料进行精准的治疗。
二、开发生物信息学工具结合基因组学、转录组学、代谢组学等技术，开发生物信息学工具，对个体的疾病发生机制进行研究，开发个性化的诊疗方案。
三、实施个性化治疗模式基于以上第一步和第二步的信息，为患者设计出个性化的诊疗方案，从而最大限度地提高治疗效果，同时也减轻了患者的痛苦从而提高了生存率。
四、智能辅助医疗决策系统为了有效的推广和实现精准医学，建立以精准医学为核心的智能化医疗辅助决策系统，借助互联网和大数据等先进技术，可以从海量数据中分析诊断结果、患者获得的疗效及感知情况等各方面，为医生提供精准的治疗方案，提高诊治效率和质量，并缩短了传统医疗学习的时间。
五、加强医学教育由于精准医学的实施涉及到新的技术和理论，需要加强医学教育，培养多学科交叉的精英团队，营造浓厚的精准医学研究氛围。
同时，在医学教育中，也需要全面了解精准医学的优势和局限性，以提高临床医生对精准医学的认识和应用能力。
六、关注数据保密和利益协商在精准医学的实施中，医疗机构要重视患者的隐私保护，建立完整的保密机制。
同时，对于病人产生的一系列生物信息资料的使用等，需要明确其所有权及利益分配問題，并制定合理的协商机制。
综上所述，精准医学是一种全新的疾病治疗方式，其实施需要建立个性化的基础资料库、开发生物信息学工具、实施个性化治疗模式、建立智能辅助医疗决策系统、加强医学教育和关注数据保密和利益协商。
传染病高发地区如何实现精准医疗服务
传染病高发地区如何实现精准医疗服务在传染病高发地区，为民众提供精准的医疗服务是一项极具挑战性但又至关重要的任务。
这不仅关系到患者的个体健康，更关乎整个地区乃至社会的公共卫生安全和稳定。
要实现精准医疗服务，首先需要对传染病进行准确的监测和预警。
这意味着在这些地区要建立起一套严密且高效的监测系统，涵盖各级医疗机构、社区卫生服务中心以及疾病预防控制中心等。
通过实时收集和分析病例数据，包括症状、发病时间、地点等信息，能够及时发现传染病的流行趋势和异常变化。
例如，利用大数据技术整合医疗记录、药品销售数据以及社交媒体上与健康相关的信息，进行综合分析，从而更早地捕捉到传染病可能爆发的迹象。
医疗资源的合理配置是关键的一环。
在传染病高发地区，往往存在医疗资源不足且分布不均的问题。
这就需要根据当地的人口密度、疾病流行情况以及地理环境等因素，科学规划和分配医疗资源。
一方面，加大对基层医疗机构的投入，配备必要的医疗设备和药品，提高其应对传染病的能力。
另一方面，培养和吸引更多的医疗专业人才到这些地区工作，充实医疗队伍。
比如，可以通过提供优惠政策、良好的工作环境和发展机会，吸引医生、护士等专业人员扎根基层。
精准的诊断技术对于传染病的防控至关重要。
在高发地区，应配备先进且易于操作的诊断设备和试剂，提高诊断的准确性和及时性。
同时，加强医务人员的培训，使其能够熟练掌握各种诊断方法和技术。
例如，针对一些常见的传染病，如流感、手足口病等，推广快速诊断试剂盒的使用，让患者能够在短时间内得到明确的诊断结果，以便尽早开始治疗。
治疗方案的个性化定制也是实现精准医疗服务的重要方面。
不同的患者，其身体状况、病情严重程度以及对药物的反应可能存在差异。
因此，医生需要根据患者的具体情况，制定个性化的治疗方案。
这可能包括选择合适的药物、确定用药剂量和疗程，以及采取针对性的辅助治疗措施。
比如，对于免疫力较弱的患者，在治疗传染病的同时，还需要加强营养支持和免疫调节治疗。
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实现精准医疗的五大环节
十个月前，新泽西的一位76岁尿道癌患者在经过多年的传统治疗，包括手术、化学疗法和放射疗法均失败后，发展为尿道癌晚期。
基因测序数据显示，这位患者的HER2基因拷贝量异常增多。
据此，医生们在治疗方案中加入一种此前通常用于转移性乳腺癌的药物：针对HER2基因变异的注射用曲妥珠单抗（Herceptin），治疗一段时间后，患者病情得到明显改善。
这只是精准医疗应用的一个小案例。
由于肿瘤细胞的获得性突变会加速更多突变的发生和积累，因此导致肿瘤并不是单一的细胞群体，而是由相对混杂的亚克隆细胞群组成的。
传统治疗方案对晚期和复发肿瘤往往束手无策，因为晚期肿瘤含有的突变更复杂，新突变的发生和积累可能更为迅速，而且复发的肿瘤往往具有耐药性。
而精准医疗依据分子生物学基础定义疾病亚型，为每位患者设计个体化治疗方案，在分子水平提供更精确的诊断和治疗。
2015年，“精准医疗”随着奥巴马的宣言一跃成为年度热词。
那么，精准医疗的实现目前还面临哪些关键环节的挑战呢？
1. 临床及生物信息整合精准医学的基本思想应是将临
床信息、患者表型与基因蛋白谱进行整合，从而为患者量身制定精准诊断、预后及治疗策略。
基于大规模组学数据和临床医学信息的整合需求，临床信息和信息学是精准医学发展
的重中之重。
患者信息表型的精确性对精准医学的实施至关重要。
将描述性的患者信息表型与大规模的组学数字化信息进行整合是精准医学的关键之一。
目前急需制定患者信息的管理系统、标准、计算程序/软件、分析系统以及相关政策。
自2012年国际千人基因组计划1092个人类基因数据和人类遗传变异图谱的发表和2013年英国首相卡梅伦宣布实施十万人基因组计划，肿瘤基因图谱（TCGA），DNA 元件百科全书（ENCODE），以及人类蛋白质组计划（HPP）也将开始或已在进行中。
将临床描述性信息转化为数字化临床信息学，还有许多工作要做。
例如，将数字评分系统与慢性阻塞性肺疾病患者的基因谱或蛋白质谱相关联，从而监测疾病特异性、级别特异性、严重程度特异性的标志物和网络动态变化。
对临床医师而言，点击任意临床表型能同时找到与之相关的基因或蛋白信息，并通过这种方式指出疾病分子机制，治疗敏感性，耐药性，潜在监测系统，推测预后等，是相当令人兴奋和有意义的事情。
然而，最具挑战性的难题之一是如何创建可被接受的、标准化的、可重复性的系统或模式，将临床描述性信息表型转化为数字化模型。
2. 精准的测量方法无论是家族性或遗传性疾病还是肿瘤、代谢、慢性炎症性疾病，都存在基因突变。
鉴定体细胞突变、解释庞大而复杂的数据、检测单核苷酸变异、插入或缺失、拷贝数异常、结构变异以及基因融合，优化体细胞变异，并
预测个体突变的影响需要高通量同时精准的方法学。
深度分析及二代测序技术的发展，使这一筛查鉴定成为可能。
为了拓宽二代测序平台的应用范围，哈佛医学院的团队开发了能够实现单分子水平上的并行分析，获得大量蛋白质的互相作用图谱的单分子互作测序（SMI-seq）技术，可以在单分子水平上原位检测蛋白及其复合体，从根本上提升蛋白质分析的灵敏度、准确性和多重性，可以用于天然蛋白、重组蛋白、人为新蛋白和核酸等的检测。
还有Loeb等人开发的双向捕获双重测序，很适合对基因组小范围区域进行测序，例如某一外显子或者血液样本中微量的病毒序列。
3. 精准的生物标记物曾一度被认为性质单一的弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL），通过高通量基因表达谱技术发现，其存在显着的分子学异质性，至少存在3种基因表达亚型，这些亚型起源于B细胞分化的不同阶段，存在不同的原癌基因激活特征，适用不同的治疗方案，预后也会不同。
事实上，疾病基因学的复杂性决定了单一的组学研究很难系统、完全地解释疾病的整体生物学行为，从而进行精准的疾病细分。
因此，精准的分子标记物是精准医疗应用于临床诊断和治疗的必要因素之一。
4. 精准药物治疗靶向特异性药物在提高临床疗效方面已经取得巨大进展，例如，内皮生长因子受体酪氨酸酶抑制剂（EGFR-TKI）吉非替尼、埃罗替尼已作为临床EGFR突变的非小细胞肺癌（NSCLC）靶向特异
性治疗药物。
HER2靶向制剂（拉帕替尼、帕妥珠单抗）、ABL抑制剂（伊马替尼、尼洛替尼）、MEK抑制剂（曲美替尼）和免疫检查点抑制剂抗细胞毒性T细胞抗原-4
（CTLA-4）单克隆抗体制剂，易普利姆玛等均在癌症精准医疗中显现出巨大的优势和潜力。
精准医疗为开发新的高选择性特异靶向药物提供了新的契机。
人类疾病遗传学验证的靶分子可用于精确开发更有效且低毒的靶向药物。
Dolsten 等率先将精准医疗的概念引入药物研发中。
将携带特定的遗传学变化（如异常基因融合突变、甲基化、乙酰化、蛋白过表达等）的人群入组，依据人类遗传学、基因组学、二代测序、信号通路、基因相互作用网络、分子调控、功能机制等制定更安全有效的新治疗策略。
Buffie等的临床前证据表明，通过整合疾病模型、临床研究、基因组学临床分析及数学模型鉴定的毒性微生物，能关联特异细菌分类的缺失与不同抗生素诱导感染发生。
这表明精准医疗也能用于鉴定临床相关微生物组的缺陷，从而揭示支配肠道微生物失衡或某些疾病的发生的机制。
5. 法规的保驾护航美国总统科学技术顾问委员会副主席Lander博士指出，科学进步并不能保证公众从精准医疗中完全获益。
精准医疗需要法规确保精准医疗的“精准”及“医疗”，使其能成功发展和应用于公众。
标准化测序技术产生的大量数据信息的复杂分析需要建立
精准医疗法规调控合作组，开发标准化程序收集、分类、储
存、分析、整合患者数据。
在达到“标准化”也要保证达到“个性化”效果。
除了以上五个环节，精准医疗还面对其他一些挑战。
常规临床检验指标很容易被整合到患者的电子健康记录中，但精准医疗的基因组数据远比这复杂得多。
如何将海量数据高效整合并用于临床诊疗，成为精准医疗发展的问题之一。
国际癌症基因组协会（ICGC）对近14000位患者的肿瘤样本进行了全基因组检测，发现了在全基因组范围内的约1300万基因变异。
因此必须将基因突变与其他因素整合，从而为一位患者选择治疗方案。
但遗憾的是，一些重要的临床数据，如肿瘤的类型和尺寸、家族病史和药物使用等，没有进行关联。
在实验技术方面，确保测量的可重复性，区分个体间差异是精准医疗的一大挑战，因为二代测序的测量方法需要更复杂的设备和多流程操作经验。
对测序结果，如何正确理解并选择可用于预测病疾病的发生、复发、治疗敏感性、治疗抵抗及预后的靶分子群也是未来的挑战之一。
此外，抗药性也仍是尚待解决的问题。
在将来，患者信息的共享不可避免，要确保这些信息的“匿名化”非常困难。
对于自己的健康数据，患者拥有哪些权利呢？这些数据能在国际上共享吗？由谁来管理和维护该中央数据
库呢？由谁来支付相关费用呢？（本文为“医学界杂志”微信原创文章，转载需经授权并标明出处。
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