此外我們還可以對廣告的趨勢做分析，掌握用戶參與情況的變化等。

大多數制藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間，使用預測模型來優化給藥，但數據分析還沒應用于后期的試驗中，如各類藥物臨床試驗入組和排除標準。幾家保險公司也因此盈利，比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。

具體的操作方式是利用龐大的病歷數據集來搭建智能的臨床決策支持工具。在將來，隨著深入學習的進步，尤其是自然語言和視覺技術的發展，可能有助于醫療活動的自動化，節約勞動力成本。但支付方已經在逐步利用大數據來制定報銷決策，因此數據分析在公共衛生監督方面將產生創新性效用。

雖然圍繞“個性化”產生的大部分討論都集中在最后一個維度，但如果可以結合激勵機制設計以預防和以價值為基礎的服務模式，那么遠程監測和導診也可以發揮更大的作用。這樣可以最大限度地提高藥物、手術和其他治療方案的療效，減少不必要的浪費和有害副作用。

數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區別開來，最強大的功能之一就是基于人的特征給人群貼標簽，由此向用戶提供個性化的服務/產品，比如教育、旅游休閑、傳媒、零售、廣告等行業。

這樣看來，顯然更好地利用數據可以幫助用戶在沒有生病前就了解到自身的健康風險所在，這也是對自己健康負責的關鍵所在。當然，這些標題和設計應該具有相同的美學特征和氛圍，確保整個廣告的一致性和連續性。

網頁設計師偶爾也會設計幾個宣傳用的折頁，UI設計師偶爾做幾張海報。比如Flo就是一個完全虛擬的角色，她代表著一個保險品牌，圍繞著她有這一系列廣告，Flo甚至擁有她自己的Twitter帳號，用戶喜歡這個角色，期待看到更多相關的信息

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