精準醫(yī)學或許目前看來還有些不切實際，但確實有非常大的發(fā)展?jié)摿Αealthcare IT News報導，加州大學柏克萊分校的量化生物科學中心負責人Ross Wilson表示，未來基礎照護和基因定序變得非常重要，它們將會判斷哪些病患可以受惠于基因定序。
精準醫(yī)學有非常大的發(fā)展?jié)摿Γ矍叭杂性S多問題待克服。
精準醫(yī)學能夠推廣到什么程度?目前負責國家衛(wèi)生研究員(NIH) All of Us計劃的Eric Dishman表示，該計劃希望吸引100萬名美國民眾參與，但現在已經在思考如何推廣到世界各地的數十億人口。
但要達成這個目標，必須解決許多數據搜集與分享的問題，還必須重新設置健康照護系統，如此才能利用現代IT基礎設施來支持精準醫(yī)學。但許許多公共衛(wèi)生專家也警告，過度篩檢可能引發(fā)未知的問題。
許多人不愿意接受基因檢測，是因為擔憂受到保險公司的不公平對待。這一切讓醫(yī)療業(yè)者面臨尷尬處境，因為即使病人愿意接受基因篩檢，但許多病患都不希望醫(yī)院將這些資料放到病例中。目前的電子病例和IT基礎設施，都還不足以應付精準醫(yī)學所需的大數據。
利用快捷式健康照護互操作性資源(Fast Healthcare Interoperability Resources;FHIR)標準，并使用手機作為中介，或許是一個可能的方向。這樣可以充分利用一般家庭里的裝置，也可以讓病患有更多掌控權，決定誰能分享他們的數據。
但手機無法解決所有問題。人工智能與機器學習是必要的，必須用這些算法來清理醫(yī)療照護系統的龐雜數據，使其適用于復雜的人工智能工具。
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