该计划将对3000名癌症患者进行基因组测序，以了解驱动肿瘤生长的基因突变机理，并进一步挑选出1000名试验对象，分配到不同的研究小组中去。
美国总统奥巴马在今年1月30日正式推出，“精准医疗计划”。NCI-MATCH成为美国第一个大规模精准医疗临床试验项目。
精准医疗是建立在了解个体基因、环境以及生活方式基础上的新兴疾病治疗和预防方法。换言之，就是根据每个病人的个人特征，量体裁衣式地制定个性化治疗方案。这一概念提出时间并不长，却早有实践，比如，依据血型进行输血就可视作是一种简单的精准医疗。
随着大数据时代的开启以及基因组学、蛋白质组学和代谢组学的发展，“精准医疗”的概念发生了质的飞越。目前，基因检测被用于诊断白血病、肺癌、神经胶质瘤等癌症。医生可以根据患者个人基因组信息来制定针对个人的治疗方案，比如，用哪种药，多少剂量最合适。
“要在正确的时间，给正确的人以正确的治疗，而且要次次如此。”奥巴马的这句话虽然简单，但阐述了精准医疗将带来怎样的变革。
在美国“精准医疗计划”推出两个月后，传出了中国版的“精准医疗计划”呼之欲出，投入规模或高达600亿元的消息，虽然未获官方证实，但种种迹象表明，这一说法并非空穴来风。 美国的雄心
美国的“精准医疗计划”并非一个新创领域，只是试图给这个正在迅速发展的行业提供助推器。
白宫计划在2016财年拨款2.15亿美元，用以推动“精准医疗计划”的实施。其中，美国国立卫生研究院将获得1.3亿美元，用于首批100万或更多志愿者的数据采集和分析，以期对健康和疾病有深入认识。
另有7000万美元拨给美国国立卫生研究院下属的癌症研究所，用于解码肿瘤基因及开发新的治疗方法。
美国食品药品监督管理局（FDA）也将得到拨款1000万美元，用于招募专业人员以及开发相关数据库。
最后500万美元被分配给美国国家协调委员会卫生信息技术部，用于建立相关标准以及保障患者的健康隐私和数据信息安全。
作为“精准医疗计划”最主要的执行者，美国国立卫生研究院将精准治疗计划的目标解读为短期目标和长期目标两部分。其中，短期目标主要是攻克癌症治疗。
癌症是威胁人类健康的常见疾病，且发病率越来越高。2012年约有1400万新发癌症病例和820万例与癌症相关的死亡病例。世界卫生组织预计，今后20年癌症新发病例数将增加约70%。
传统的医疗手段往往是对癌症患者实施“轰炸式”治疗，损伤人体健康组织且效果不彰。研究表明，许多分子病变是癌症的诱因。而每种癌症都有自己的基因印记、肿瘤标记物以及不同的变异类型。作为精准治疗的一部分，分子靶向抗癌药就越来越多地被用于临床癌症治疗。
所谓的分子靶向治疗，就是在细胞分子水平上，针对已经明确的致癌位点――一个蛋白分子或是一个基因片段，来设计相应的治疗药物。这些药物将对致癌位点发起攻击，杀死肿瘤细胞，并不波及周边的健康细胞。
过去两年间，获得FDA批准的分子靶向药物数量明显增多，例如治疗黑色素瘤的达拉非尼和曲美替尼、治疗非小细胞肺癌的阿法替尼以及治疗T细胞淋巴瘤的依鲁替尼等。
除了分子靶向药，癌症免疫疗法也受到追捧。比如，CAR-T嵌合抗原受体T细胞免疫疗法就是利用病人自身的免疫细胞来清除癌细胞。
精准医疗计划将癌症作为短期目标，意在通过癌症治疗领域突破，为精准医疗发展注入强心剂。而作为长期目标，“精准医疗计划”覆盖更多的疾病和人群，并对人们进行健康管理。
按照美国的计划，首批超过100万名志愿者将参与到精准医疗计划中来。他们的基因数据、生物样本、生活信息和电子健康信息都将被纳入数据库，并在此基础上建立一套全民参与、数据共享的新型科研模式，进而提升对疾病风险评估、疾病机制把握以及许多疾病最佳治疗方案的预测。这将对人类健康和卫生保健等诸多领域带来益处。 当下恰逢中国“十三五”规划制定之际，国内一些专家呼吁中国政府应根据国情推出自己的“精准医疗计划”。 局限性和壁垒
虽然美国的“精准医疗计划”号称，将建立超过100万人的全基因组数据库，但美国国立卫生研究院院长弗朗西斯・柯林斯表示，目前暂时没有单独创建一个“生物银行”的计划。
一种更经济的做法是，将美国200多家医疗健康服务机构超过200万人群样本的数据整合起来。然而，其中最大的挑战是各个基因库和医疗信息记录系统之间的兼容性。
在2012年，英国就提出了10万人全基因组测序计划，美国之所以落后于欧洲，很大程度是因为美国多如牛毛的基因测序公司及机构之间竞争激烈，且它们之间采用的标准并不统一，存在兼容性的问题。
塞莱拉基因公司创始人克莱格・文特尔对于数据整合表示质疑：“由于会触及有关医学隐私权的法规规定，我们不能简单地把数据库混在一起使用。”柯林斯则回应说：“整合数据库的做法充满挑战，但并不是不可行，当然我们还需要为此付出许多努力。”
美国Cepheid公司健康经济部高级经理刘苗苗表示，将生物样本库、电子健康记录和病人的病例联系整合到一起，是精准医疗重要的一环。在这之后，如何让这个庞大的数据库为各方所用并且负担得起，也很重要。
美国科学院医学研究所新任主席维克托・祖（Victor Dzau）在《柳叶刀》上撰文称，未来50年里，精准医疗计划将为美国医疗领域创造数千亿美元的价值。他利用健康仿真模型对六种疾病风险进行预估（包括癌症、糖尿病、心脏病、高血压、肺病和中风），并得出结论：若能够减少50%心脏疾病的发病率，将在50年里创造6070亿美元的健康效益;降低10%的糖尿病和癌症的发病率，也将分别产生960亿美元和700亿美元的经济效益。
这种乐观引起了一些科学家的质疑。有人指出，预测模型基于的两个关键假设，并没有得到证据支持。同时，大多数的个性化疗法的确可用于减缓肿瘤生长及一些罕见病的治疗，但并不意味着同样的模式可以复制用于其他疾病的治疗，例如心脏病、糖尿病和肥胖症等。
还有批评者认为，精准医疗目前在这些领域所具有的局限性被忽视，而被描绘了一个遥不可及的未来。北大医学部医学遗传学系副主任黄昱对《财经》记者表示，对于一部分罕见病和其他单基因疾病，精准医疗也许可以做得很好。但对于大部分的常见病，精准医疗目前还发挥不了什么作用。
一个更现实的问题是，目前的精准医疗方案过于昂贵。比如，分子靶向药物安维汀在美国用于治疗结肠癌一年的费用为10万美元;黑色素瘤药物Yervoy三个月治疗费用高达12万美元;治疗罕见病“阵发性夜间血尿症”的soliris是世界上价格最为昂贵的单一药物，每年的治疗费用高达40.95万美元。
哈佛大学医学院博士蔡冬坡表示，虽然美国的医疗保险系统能为病人分担很大一部分费用，但这些成本终将由社会买单。现如今美国医疗系统总开支占国民生产总值的18%，约3.2万亿美元，这样庞大的支出是否可长期持续下去是个问题。
美国前总统克林顿的卫生政策顾问阿图尔・加万德认为，精准医疗并不是万能的，不应该为此停止呼吁大家多去锻炼以及合理饮食。他指出，精准医疗计划的推行将使美国在医疗保健方面的支出每年增加7500亿美元，这相当于整个国家的中小学教育预算。在他看来，如果能从中节省出一部分，用于学校等推行锻炼和营养计划，更为实际。
此外，精准医疗的核心――基因信息采集面临个人信息安全壁垒。越来越普及的基因检测和可穿戴设备，引起人们对于个人健康数据和隐私安全的担忧。很多情况下，用户尚未意识到自己的健康数据已经被监控。虽然一些公司对信息的匿名化处理多少会起到一些保护作用，但在某些情况下，通过计算分析和整合不同数据组等手段，足以识别个人身份或追踪个人行为。
美国医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）借“蓝色按钮倡议”提出了“病人是自身数据的所有者”的理念来保护病人的个人隐私。刘苗苗表示，精准医疗时代的科技更新速度太快，对监管造成了很大的压力。 酝酿中国版
奥巴马提出“精准医疗计划”数月来引起中国业界的关注。当下恰逢中国“十三五”规划制定之际，国内一些专家呼吁中国政府应根据国情推出自己的“精准医疗计划”。
精准医疗发展已经引起高层关注。中国卒中学会副会长、北京天坛医院副院长王拥军曾披露，在奥巴马提出“精准医疗计划”后不久，经中央高层批示，科技部和国家卫生计生委迅速成立了由19位专家组成的国家精准医疗战略专家委员会，并在3月举行首次会议。
此外，国务院5月公布了《中国制造2025》，其中尽管没有明确提到“精准医疗”的字眼，但把生物医药产业列为未来需要重点突破的四大领域之一。这份被称之为“中国版工业4.0规划”别提到，“发展针对重大疾病的化学药、中药、生物技术药物新产品，重点包括新机制和新靶点化学药、抗体药物、抗体偶联药物、全新结构蛋白及多肽药物、新型疫苗、临床优势突出的创新中药及个性化治疗药物”。
尽管欠缺一份奥巴马式的宣言，但中国版的“精准医疗计划”已在逐渐酝酿成形。
对中国来说，“全基因组测序”已成产业，大数据和云计算等支撑医疗领域的技术能力也在迅速发展。目前，中国已拥有华大基因、诺禾致源、药明康德、贝瑞和康等大型测序公司，也出现了大量专为个人提供基因测序服务的小型基因测序公司。
2014年2月，国家食品药品监管总局、国家卫生计生委联合下发通知叫停基因测序，但没过两个月，又恢复重启。黄昱认为，这“一停一放”背后的原因在于中国测序服务行业良莠不齐，很难管理，甚至有公司收钱之后并不测序，最后杜撰一份测序报告交给客户。
中国的分子诊断技术在实际运用上与国际同步，但与此相关的化学、生物、工程等领域基础研究仍远远落后。在药物开发上面，也仍然是短板，自主研发的分子靶向药物屈指可数，临床仍大量依赖进口药物。
另外，如上文所述，一些分子靶向药和孤儿药的价格极其高昂，动辄几十万、上百万元人民币。刘苗苗认为，相较于美国而言，中国医疗保险体系还不完善。黄昱也坦言，精准医疗时代的到来会在一段时间内推高患者的医疗支出，中国目前的基本医疗保险制度尚无法支持。
据北京大学肿瘤医院教授吕有勇透露，为夯实精准医疗的基础，一些国内专家提出设立生物银行的建议，并推出百万规模基因队列研究。
6月6日，中国科学院院士曹雪涛在北京协和医院举办的“精准医疗与基因测序大会”上指出：“现在我国有上亿的高血压、糖尿病患者，每年还有300多万的癌症患者等，如果能把这些疾病资源都有效地收集整合在一起，形成一个协同创新、交叉融合的网络，那么我国有可能在世界医学科技竞争当中占据先机。”
这一计划将如何改变目前的就医模式
如果人们能够深刻了解自己的遗传和基因组学信息，那么对疾病的预测，特别是疾病易感性的预测将得以实现。首先，人们会被告知未来可能患有某些疾病，以便更好地进行预防。其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和治愈后的效果也将得到准确的评估和指导。
用奥巴马的话定义“精准医疗”，就是“要在正确的时间，给正确的人以正确的治疗。而且要次次如此。” 他描述的这种场面，是目前的医疗体系无法实现或者很难实现的，实现它的过程也将从根本上改变目前的医疗模式，因此，说“精准医疗”是一场“变革”并不为过。
美国“变革”前的长期筹备
看似突然爆发的“变革”，其实已经有了长期的积累和酝酿。可以说，从“人类基因组计划”到“肿瘤基因组计划”（TCGA）等多个大型基因组研究计划，再到这次的“精准医疗计划”，美国人在按照既定目标一步一步向“精准医疗”迈进。
从技术准备角度来看，“千元基因组”已经实现，生物技术在不断发展，大数据和云计算等支撑医疗领域的技术能力也在迅速发展。这些技术的发展为“精准医疗”提供了技术保障。
从社会角度来看，人们越来越接受基因检测的结果，已经有像GenetWorx或者Quest Dx此类提供基因检测服务的公司出现，23andme公司得到美国食品药品监督管理局（FDA）的支持更是证明了这一点。在美国的高端人群，进行基因检测已经成为一种生活方式，并且出现了像美国影星安吉丽娜・朱莉这样的开展基因检测和预防性手术的案例。
从法律和保险体系来看，已经有人开始用遗传研究作为保障自身权益的依据。2014年3月19日，有美国夏威夷民众发起对制药企业市场行为的诉讼，起因是该企业隐瞒了心血管疾病药物“波立维”对该人群无效的信息，“波立维”在东亚和太平洋岛居民身体中代谢不足，因此无法起效，而企业隐瞒了这一信息，造成大量患者滥用该药物，增加了经济负担。2014年5月2日，发生了“加利福尼亚州临床实验室协会”诉“美国国民健康服务机构HHS”的“当地保险承保范围”案，投诉讨论了两大医保管理承包商Noridian和Palmetto GBA的“当地保险承保范围”（其中包含遗传检测），其中未能保证基因检测让人们获益的条款。这两起事件的发生表明，遗传和基因组信息的使用已经遇到法律和保险体系滞后的障碍，需要改变。而人们已经开始争取自己的遗传信息在临床上的使用权利。
对医疗行业而言，从医疗管理机构到医护人员的培训和管理等多方面都在慢慢发生变化。
一是疾病分类的转变。在医疗行业中，每一种疾病都有与其对应的唯一代码，从而完成对不同人的不同疾病的统一记录。“国际疾病分类”（ICD）就是这些代码的官方管理方式。我们日常看到的诊断报告，在中国的医院里，是由医院的“病案科”完成将手写或者电子的诊断书转化为代码进行保存和管理的事务，病案科所遵循的规范就是“国际疾病分类”。该分类目前已经到了第十版，如果能在“国际疾病分类”中增加遗传检测相关分类，将推进疾病分类往遗传和基因组水平的精准分型和管理方向发展。
二是专业术语的更新。2014年2月，“美国分子诊断评估计划”表示支持美国医药协会（AMA）提出的“当今程序术语”（CPT），为个体化医疗所作出的努力。截至目前，美国医药协会的“当今程序术语”中已经有101个遗传检测术语。AMA将推荐遗传检测术语进入“国际疾病分类”术语，从而促进遗传检测诊断方法的创新，以此提高对病人的治疗效果。
三是从业人员标准提升。2014年11月，美国护理联盟（ANA）的专业化标准已经覆盖遗传/基因组领域，在护理相关的学科或专业中建立了遗传和基因组的基本信息，其中规定护士必须具备的能力包括：将遗传和基因组信息应用于临床实践，向服务对象示范遗传和基因组信息和服务的重要性。
就连临床诊疗原则也因此发生了动摇。美国的医学研究所（IOM）在2015年2月26日的“展望”中提出，基于证据作出判断，是基因组技术进入临床使用的一个重大障碍。在这份文件中，列出了最新的7个独立撰写的评论，探讨基因组测序进入临床应用的案例，研究了实施药物基因组学检测的政策问题和实施证据。这实际上已经触及了医学诊断的基础――必须基于大量人群的数据才能作为治疗依据，而很多罕见的遗传病不可能收集足够多的病例进行大规模人群研究，而遗传检测本身提供的证据，已经可以作为诊断和治疗的依据。此外，美国临床药物遗传学实施协作组（CPIC）的临床决策实践，已经包括遗传药理学和基因组药理学数据库（Pharm GKB），CPIC的在线访问和教育指导方针的制定，工作流程的描述和开发代谢通路算法的努力，开发综合的表型、基因型、药物对应关系表，定义、开发和维护用户的药物遗传学“诊断书”的文本格式的结构等，并为Pharm GKB数据库的公布和更新提供了标准方案。
综上所述，不难发现，美国的精准医疗计划已经具备了实施的基本条件。跟“精准医疗”有关的几乎所有相关医疗协会，都对遗传和基因组信息进入临床进行了相应准备。一个“精准医疗”的工作流程已经被搭建起来，仅待实践后再进一步丰富。
中国医疗体系还需多方改变
目前，无论是美国还是中国，遗传和基因组学信息都已经在作为临床诊断的依据，在实际的诊断和治疗中发挥作用。美国FDA有将近1/4的药物要进行遗传检测才能使用。2014年，FDA公布了159个药物/靶点需要进行基因检测指导用药。在美国具备临床实验室标准CLIA认证的实验室，均可提供遗传和基因组学诊断服务。中国也在2014年开放了二代DNA测序试点实验室，开放了无创产前诊断、遗传病、肿瘤等方向的基因组学诊断。但是，中国目前的医疗系统，实际上还没有为“精准医疗”的到来做好准备。
医疗信息记录：对“精准医疗”而言，医疗信息记录将按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录，除了现有医疗记录里需要提供的病人基本信息外，还要提供三代的家族病史，患者生物学意义上的父母身份，饮食习惯、运动和生活习惯等等，并且与可穿戴设备提供的相应生理信息相结合，以确认更加准确的生活习惯信息。而与其它影像学数据的结合，则是更具挑战性的工作。比如，将心血管病相关的基因信息与心脏CT影像指标相结合等，需要跨学科、跨领域的研究者与医护人员的互动结合。
电子病历系统：目前的病历系统，是不包含遗传和基因组检测一项的，既然用药须基于基因，那么电子病历系统无法检索基因检测结果，也就无法根据基因检测结果用药。我们需要在现有电子病历系统中，统一添加此内容。但随之而来的问题是，我们做别的检测项目，比如血常规，CT等，常常需要拿着一家医院的检测报告到另外一家医院就诊，或者过了一定的时间可能就要重新做检测。而遗传性的基因组测序数据，可能一生只需要检测一次，便可以终生使用。那么，医生是不是应该随时可以接入病人的基因组数据，从而获得相应的信息帮助诊断和治疗呢？当然需要，但是目前的病历系统，是不支持如此这般随时获取遗传和基因组信息的。
医生下单系统：目前尚没有支撑医生开具“遗传和基因组学诊断”的系统，因为通常需要检测的相关基因有很多，比如肺癌相关基因就包含AKT1、 BCL2、CDH1、CDKN2A、EGFR、NFKB1、TP53、VEGFA等很多个。有些病人可能只需要检查一个基因，但却需要检测极为稀有的突变；而有些病人则需要对不同的基因组合进行检查。那么，医院的医生下单系统是把所有基因都单列出来，还是列在一起？如果都列出来，那么单是肺癌基因就已经有很多种了，明确与其它肿瘤相关的基因加起来还有几百个。这几百个基因如何下单，也是一个难题。
虽然这个问题解决起来或许简单，但还有些问题更难解决。比如上文提到的EGFR基因突变，临床上应用比较多的是18到21号外显子的突变，因为这些突变跟治疗的关系已经研究得非常明确，而其它外显子的突变，都可能对EGFR的功能产生影响，继而对用药产生影响。临床上如何使用这些新发现的突变，也没有统一的操作规范。当然，临床上会有一些“共识”出现。然而我们希望通过精准医疗计划能够实现的，是基于“大数据”统计意义上的“共识”，这样的数据，将真正为人们提供有价值的用药指导。
药物下单系统和持续护理系统：就目前的药物下单系统而言，无须与遗传和基因组信息关联。然而，“精准医疗”所需要的下单系统，是要根据基因检测结果下单的。首先，查看基因信息和疾病相关性以后，再参照病人对药物的敏感性开具处方；同时，在用药后的持续护理过程中，药物不良反应的预盼、发生不良反应后的上报和跟踪、预后和复发等信息，都需要持续进行跟踪，以保证临床上的精准用药，以及科研上基因型和表型结合的准确性。
“精准医疗”IT系统：以上“精准医疗”所需要的信息，都需要IT系统提供支撑。目前，医疗IT系统提供的服务，都无法满足存储、管理、分析这些“精准医疗”数据的能力，而且信息学将在“精准医疗”计划中起到关键作用。遗传学和基因组学知识是“精准医疗”的基本知识，这些知识如何通过IT系统最终实现，是对现有IT系统提出的重大挑战。
大多数的行业从业者认为，目前1000美元的检测成本是一个临界点，是企业扩大规模、提前布局的最佳时期，因为此时会有一些先行者、极客、高收入者愿意去尝试，这些先行者会为后面的普及做出一些基础数据积累和先导作用。
驱动更多的人来认识检测，这并不是一两家公司就能完成的事情，还需要其他行业的参与者，所以华大找来了英特尔、阿里巴巴共建精准医疗开放云平台，凝聚IT企业、基因和生命科学机构及公有云服务提供商的医疗云平台――BGI Online。
但关于基因检测最大的争议还将长期存在，主要集中在道德伦理层面，但整个产业发展趋势已经势不可挡，就像尹烨说的，基因检测只是一个人类认识自我的工具，与计算机技术这些无异，任何技术应用都会带来正向和反向两个方面，这个时候就需要道德、法律等来建立健全整个行业的行为规范。
编读飞信：
如今，国内癌症患者接受基因检测已经非常普遍，但是国内患者往往拿到的只是一份基因检测报告，却没有顶尖肿瘤专家的分析和治疗方案的精准制定，很多报告没有意义，是否意味着形式大于内容？
Re：文中提到的白血病，HPV等疾病已经有了完整的治疗方案，但基于基因检测的精准治疗对于不少癌症疾病来说还只是刚刚起步，基因检测之后还需要考虑是否有合适的治疗方案以及靶向药物的治疗。但这并不意味着形式大于实质，基因检测最大的意义在于它能够防患于未然，只是完善整套基因方案仍需要时间。
“微”往来：
【美团和大众点评：道不同而相谋】一个图谋锦上添花，一个急求雪中送炭，这是双方体量不等却能平等换股的基础背景，而大众点评的战略力加上美团的执行力，才是最好的组合。
@小小小灰灰：如今BAT三分天下，互联网公司只能抱团过冬，之前就有滴滴快的合并，58赶集的联姻，新美大的前景如何不好说，但是总比孤军奋战来得胜算大。
【谷歌、推特争夺中国小企业】尽管国际互联网平台看似离我们“很远”，但不妨碍它们的“中国生意”越做越大。
@我等红杏出墙来：谷歌推特的用户数量大，广告的形式也比较灵活，选择与他们合作开拓海外市场倒是一个不错的主意，但是用户对广告本身存在排斥心理，宣传效果还是有待考证。
相比2015年资本高调进场，2016年的互联网医疗相对低调了许多，虽然统计数据显示，2016年t疗领域373起投融事件比2015年融资金额多了57亿美元。
但是2016年的互联网医疗并不太平，春雨医生创始人张锐突然辞世，就医160、寻医问药等知名互联网医疗企业相继被曝裁员，让人不禁怀疑互联网医疗的前景。但是2016年的互联网医疗也更加务实，从线上问诊、医生集团到线下诊所，再到互联网医院纷纷落地。
“低潮”的表象下，互联网医疗行业依然“风起云涌”。
互联网医院落地
2015年12月，乌镇互联网医院成立，并诞生首张“在线处方”，这标志着我国首家互联网医院正式投入运营。乌镇的这次尝试，主导了2016年互联网医疗的最主要趋势，即互联网医院纷纷落地。
腾讯研究院的《2016中国互联网医院白皮书》显示，截至2016 年11 月，全国互联网医院大军已经扩充到约36 家。其中，已经实现落地运营（已提供PC端或者App 端服务入口）的共有25 家，其他11家在2016 年已经公开宣布签约在建。
互联网医院热，与之前互联网医疗行业之前激烈的竞争有关。互联网医疗企业多是以问诊或者挂号起家，包括丁香园、寻医问药、挂号网等等。事实上，最初的互联网医疗专注的于解决用户最简单的医疗服务需求，这类企业的特点是从用户端发力，用户往往意味着流量和接下来的融资，但是不管如何，这些服务仍然是围绕医疗服务的，优化医疗服务流程，改善用户就医环境，并没有触及医疗的核心。在经过三年的快速发展后，无论是问诊、导医还是挂号，都已经成为一片红海，竞争非常激烈。
腾讯研究院分析认为，在互联网医疗早期阶段，流量基本集中在少数几个应用App 中，而国内包含在线问诊功能的App超过千个。同时，轻问诊在商业模式上一直找不到较合理的变现模式，咨询付费规模小、增值服务等其它收费模式转化率低，完整的商业闭环难以形成，这些问题导致平台无法单纯依靠线上模式来支撑长期发展，亟需找到一种新的延展模式。
现在来看，在问诊、挂号阶段的互联网医疗，对当下最大贡献，莫过于积累了相当的用户，以及培养了一定的用户习惯。
但是互联网医疗企业也一直在寻找新的模式，最主要特点是产业链的延展，医药O2O应运而生。春雨医生通过合作方式，将诊断和购药纳入服务流程；平安好医生则通过自建线下诊所，收购药品交易第三方平台快易捷，与各地线下药店合作等方式，将诊断和购药服务纳入服务流程；阿里健康今年宣布同第三方检验机构迪安诊断合作，将天猫医药馆并入阿里健康，同各地线下药店合作，开展药品O2O服务，另外，凭借支付宝将支付环节纳入自己服务流程。从核心在线问诊平台近期的动作，可以窥探出在线医疗产业链或将整合，将为用户带来更顺畅的医疗服务。
互联网企业，想建立属于自己的商业闭环，但是网上咨询、医患互动、挂号、转诊都是医疗周边行为，诊断、开药、检查和手术等实质诊疗行为仍需要回到线下医院。深入诊疗环节、打通线上线下形成商业闭环势在必然。且医药电商、保险、健康大数据等业务形态的延展都依赖诊疗环节的打通。
互联网医院应运而生。
在互联网医院的概念提出之前，最早出现的是信息化医院，而后是网络医院，现在是互联网医院，未来是智慧医院。这可以说是互联网医疗演进的四个阶段。
信息化医院出现的最早与互联网的关系并不大。网络化医院是近些年的产物，随着互联网的普及程度的提高，国内很多省市的医院对公众开放了部分业务，比如，门诊挂号系统和远程诊疗，但医保报销目前并未纳入到网络医院的体系中来。
2015年底诞生的互联网医院，将主要业务通过互联网开放给公众，打通了“医+ 药+ 险”三个关键产业环节。其优势在于，一方面医生资源更加丰富，凡是有执业资格证的医生都可以在互联网医院进行多点执业，另一方面让电子处方和病历管理近一步开放，或可以打破传统医院禁止处方和病历流出的现状。
健康管理
2016年10月国务院的《“健康中国2030”规划纲要》（以下简称《纲要》）就提到健康教育和健康管理。《纲要》强调“加强健康教育。推进全民健康生活方式行动，强化家庭和高危个体健康生活方式指导及干预，开展健康体重、健康口腔、健康骨骼等专项行动，建立健康知识和技能核心信息制度，健全覆盖全国的健康素养和生活方式监测体系。”
健康管理是一个巨大的潜在市场。据了解，目前国内已有超过3000家专业的健康管理公司，其中有数家已经获得数千万美元巨额投资，而境内外资金预计有超过10亿美元会投入国内的健康管理行业。
同时，健康管理作为一种最具活力的健康服务模式，已越来越受到了政府的重视和支持，越来越深入人心，被主流社会认可和接受，健康管理已经成为互联网医疗行业一个新的增长点。据美国斯坦福大学研究预测，2020年中国健康产业市场规模将高达8万亿元。
健康管理，也是诸多互联网医疗企业深耕的选择之一。据了解，在丁香园首次的2017患者业务战略里，丁香园在2017年将着力打造大众健康教育、患者管理及服务、健康管理及服务三条业务为主线的“丁香园关爱服务”，首次把健康教育、健康管理提到战略高度。
精准医疗
2015年1月20日，美国总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学计划”，精准医疗强调在治疗时考虑个人的基因变化，环境影响，生活方式等，基于患者的遗传信息的诊断测试结合其他分子或细胞的分析结果，再针对性地选择适当和最佳疗法。
一时间“精准医疗”成为覆盖全球的热门话题，并引得医药健康产业市场风起云涌。此后，中国也提出了自己的计划：2030年前，我国将在精准医疗领域投入600亿元。
在国内风起云涌的互联网医疗领域，精准医疗成为一个新的风口。截至目前，国内已有超过150家企业和机构从事基因测序相关业务，竞争趋于白热化。
2016年12月，燃石医学获3亿元人民币B轮融资，投资方包括红杉资本、济峰资本、招银国际，以及联想之星；2016年11月，北京诺禾致源科技股份有限公司与招银国际、国投创新及方和资本达成战略合作协议，获5亿人民币B轮融资。北京诺禾致源业务覆盖科技服务、肿瘤基因检测及遗传检测三大领域。这是2016年基因领域融资额最大的融资事件。
首先是美国总统奥巴马在2015年初提出了精准医疗计划，随后的3月中国科技部举办首届“国家精准医疗战略专家会议”，启动中国版“精准医疗计划”，该计划有望被纳入十三五重大科技专项。
中美两国都看好精准医疗，未来的竞争与博弈势难避免，谁能赢得在精准医疗领域的竞争，谁就能引领全球医疗新革命。目前来看，美国比中国起步早，发展快，但中国也有自己的优势，比如制度、人口基数等。如果中国能发挥自身优势，扬长补短，将获得在医疗领域实现“弯道超车”的机会。
精准医疗怎样看病？
精准医学的概念，常常被用来与传统的经验医学和循证医学概念相比较。经验医学强调对疾病基础知识的理解、非试验性的临床经验，循证医学则强调依据现有的最佳临床试验证据制定治疗方案。与之相对应的是，精准医学注重根据每个患者的个体特征，依据患者的基因和蛋白信息，“量体裁衣”地指导诊断和制定治疗方案。
对肿瘤这种基因组疾病来说，“个体特征”主要指的是患者的基因组变异情况，结合以病理、影像和临床等指征，使用这套综合信息指导患者的个体化治疗。
精准医学是一项系统工程，它包括了4个层面的内容：如何发现功能性的遗传信息异常;如何发现针对这些异常的精准靶向药物;如何通过临床试验确定这些药物的疗效和如何在临床实践中使用。这4个方面构成了精准医学的整体，缺一不可。
在应用层面，医药领域一直提倡的“以患者为中心”的理念在精准医疗中也得到了真正的体现。从医学的本质来看，最优的方式是需要考虑个体化差异，为每个患者都区别使用正确的治疗手段。然而，由于成本和资源所限，长久以来，医疗只能针对一类相似的人群展开治疗，而精准医疗则不同，由于基因检测成本的大幅下降，从基因水平上可以判别受检者的不同变异，从而采取针对性的治疗手段，真正体现以患者为中心的治疗理念。
在美国，精准医疗技术已经取得了长足的进步，并显示出过人的临床疗效优势。例如现已得到广泛应用的各种靶向药物，针对性的应用在携带有对应基因变异的目标人群中，能延长生存期数倍，并显著提高生活质量。以肺癌为例，自从2004年由阿斯利康公司研发了第一代靶向EGFR的TKI抑制剂后，针对EGFR基因突变的晚期肺癌患者，其生存时间已经由平均不到10个月，延长到近40个月，接近5年的慢病管理期了。最近研发成功并获得FDA批准的第三代TKIAZD9291又进一步使得耐药的EGFR基因突变携带患者生命得到延长。
相比较而言，中国的精准医学起步较晚，在基础领域仍主要依赖国外技术，但由于拥有巨大的肿瘤疾病和样本资源，在应用领域中有可能实现弯道超车。
美国人怎么干？
在精准医学的发展中，美国政府成功地使用了非常清晰的支持研究、开放政策、吸引人才、引导应用的4种策略。早在2006年，美国就以政府的名义支持启动改了TCGA，即“癌症基因组图集”计划。这一计划耗资数亿美元，分析了超过3万个癌症基因组，鉴定了与癌症相关的上千万个突变形式。这一计划动用了联邦政府的资金支持，是一种美国形式的“举国体制”的表现。 虽然美国在精准医疗方面暂时领先中国，但只要中国能利用好自身优势，扬长补短，赶超美国并非没有可能。
在2011年，美国政府又发表了《向精准医学迈进》的报告，提出对疾病重新分类，并对每一细分类别对症用药。这一分类方法跳出了传统的使用疾病原发灶位置（如肺癌、胃癌）和细胞学特征（如小细胞癌、腺癌）的分类手段，提出创建生物医学知识网络，为疾病做新的分类分型。
回顾美国精准医疗的起步和发展，很关键的一点还有美国对精准医疗的产业发展采取了鼓励发展的策略。美国FDA（食品药品监督管理局）一向有积极鼓励业内创新的传统。在每年的ASCO（美国临床肿瘤学会年会）上，都有FDA官员参与，与临床专家、制药公司、检测服务商一起讨论精准医学的应用，并明确告诉各参与者，FDA鼓励大家尝试新技术，去改革和优化医疗现状。监管部门的积极参与引导，极大鼓励了产业界对精准医学领域加大投入的热情。
中国有哪些优势和瓶颈？
与美国相比，中国发展精准医疗也具有一些先天的优势，主要来自三个方面。
第一，政策执行优势。特别一些重大项目在发展初期，需要耗费较多资源，只有在发展一段时间后，才能取得阶段性成果，显示出普通大众能感受到的获益。中国具有集中力量办大事的优势，高速铁路是如此，发展水电核电是如此，精准医疗同样也是如此。
第二，医疗资源集中优势。美国的医疗资源分散，数千家医疗机构之间信息共享很难建立和普及，中国的医疗资源相对集中，特别在癌症领域，全国最顶尖的300家医院集中了几乎70%的癌症患者。这在医疗资源的分配上本来是极大的挑战，然而在精准医疗的数据共享方面，反而是中国的优势。中国可以以相对较少的资源投入，迅速建立起医院之间的数据共享网络，收集、存储、分享、分析肿瘤精准治疗大数据。
第三，临床资源丰富优势。中国人口多，在癌症发病率步步攀升的大环境下，发病人数也逐年增多，这对于癌症防控的卫生形势提出了巨大挑战。然而，辩证地来看，这也给中国的精准医学提供了优质的临床资源。很多在国外发病人数少、收集不到足够的基因突变信息和用药信息的癌种和变异形式，在中国都能找到足够的病例，建立数据库，指导中国甚至全球的癌症治疗的临床实践。
中国精准医疗发展迅速，有望在未来1～2年之内跨越美国在过去5年所走过的发展历程，但中国也面临两个方面的瓶颈。
一方面，技术和与临床结合的力度偏弱。精准治疗的技术基础主要分为基因检测、数据分析和临床注释这三个环节。基因检测已经是较为成熟的技术。测序能力和技术的发展已经可以基本满足产业发展的需要。然而在数据分析和临床注释方面，产业发展有明显掣肘。
>> “精准医学”会颠覆传统医疗产业吗？ 精准医疗将引领未来医学新时代 Fintech或颠覆未来 颠覆,为未来 精准医疗有多远 精准医疗面临挑战 未来医疗 《颠覆性医疗革命》 把脉中国版精准医疗 “精准医疗”引发医学革命 精准医疗大变局 安科生物 押注精准医疗 精准医疗的IT机遇 互联网+医疗在颠覆什么？ 未来50年，管理思维将被颠覆？ 无人机将颠覆未来 看“黑金”石墨烯如何颠覆未来 十一种颠覆未来的“免费模式” 周文斗未来无需颠覆传统 云计算颠覆未来战争模式 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 经济法律 > 精准医疗颠覆未来 精准医疗颠覆未来 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊编辑部")
申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 加州大学伯克利分校的生物工程学教授艾米・赫尔
也许正如科学家们所说，因为癌症对于所有人来说都是公平的，所以这更增加了人们对这一领域探索的决心。在2015夏季达沃斯论坛现场，关于运用精准医疗治疗癌症的讨论成为受人关注的前沿话题。
将精准医疗用于癌症治疗的例子已不鲜见，精准医疗为已故的苹果公司前CEO史蒂芬・乔布斯在确诊胰腺癌后多争取了8年的生存时间，此外，好莱坞女星安吉丽娜・朱莉也是通过基因测序，发现罹患乳腺癌风险偏高后切除乳腺以预防疾病的发生。在论坛现场，与会嘉宾分享了世界上最前沿的精准医疗发展情况。
科学的医疗诊断技术正在带领人们改变和提升整体医疗服务水平，其中一个激动人心的亮点就是对于癌症的早期检测。
来自加州大学伯克利分校的生物工程学教授艾米・赫尔（Amy Herr）表示，因为癌细胞表面的生物标记物很不一样，所以他们希望用简单的血液检测，而非传统意义上的穿刺来查看癌症病人的分子标记。简单来说是通过生物能量的测试，把红细胞、白细胞和癌症细胞区分开来，而且健康细胞在此检测过程中还不会受到伤害。
赫尔告诉《中国经济周刊》记者，这项技术最终走到应用层面可能还需要5年的时间，如果从理论到应用都可以走通的话，就意味着所有的癌症都可以通过这种方式检测。
《中国经济周刊》记者在论坛现场遇到了国内精准医疗领域的领先企业――贝达药业股份有限公司（下称“贝达药业”）董事长、国家“”专家丁列明。丁列明告诉记者，此次参加论坛最大的感受便是，会议内容中有关智能医疗和生物医药的比例很高，说明这方面的市场需求很大，同时也表示这些领域的科技水平正在不断地发展。
丁列明还特别提到了赫尔教授领衔的这场加州大学伯克利分校4名教授讲述各自研究成果的分论坛。丁列明介绍，近两年，贝达药业与跨国企业和创新型公司正大力合作。就在不久前，贝达药业与一家美国技术公司洽谈关于肿瘤早期诊断的技术合作，而肿瘤早期诊断是肿瘤治疗领域中的全球性难题，“要知道越早发现肿瘤就相当于为患者增加了治愈的机会”。
2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。
早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。
在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。
且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？
精准医疗还有多远
美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。
法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。
在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。
在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。
首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。
其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。
除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。
夯实数据基础
“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。
依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。
赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。
若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：
1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。
2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。
与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。
对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。
对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。
无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。
在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。
布局基因大数据
精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。
在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。
2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。
谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。
另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。
其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。
而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。
而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。
百度打造云上大脑
在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。
在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。
2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。
在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。
就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。
精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。
在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。
世界各国基因组计划
英国十万人基因组计划
2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：
推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。
加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。
促进基因组领域的私人投资和商业活动。
提升公众对基因组医疗的知识和支持。
2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。
美国精准医疗
美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：
鉴定新的癌症亚型。
与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。
拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。
韩国万人基因组计划
2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：
绘制韩国人基因组图谱。
建立韩国标准化的基因数据库。
发现罕见遗传疾病的突变位点。
为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。
同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。
法国基因组医疗2025
近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。
在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：
将法国打造成世界基因组医疗领先国家。
将基因组医疗整合至患者常规检测流程。
