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但“因为能用的药物有限，只有3-13%的病人能够找到‘精准’的药物。
即使使用上了配对的药物，也只有一小部分（30%）病人有疗效。几个折扣打下来，最后受益的病人仅占所有病人的1.5%。”
因为在大数据攻城拔寨的当下，生物及医学研究已成数据密集型科学，不仅大规模存储并分析基因数据的能力已经具备，而且基因测序愈发简捷快速化，不断提高疾病诊断和治疗的成功率，因此，在精准医疗中，基因组学是重要支撑，大数据是基础，其核心在于“5P医学模式”，即预测、预防、参与、精准以及个体化医疗。
毕竟，每个人都是独一无二的，基因作为生命的“语言”，将从根本上破解疾病，也让患者能根据自已特有的DNA制定疗法，这种个性化医疗将从传统的“对症下药”转向“对不同的人、不同的病在不同阶段采取不同的治疗之法”。
但问题是，伴随肿瘤等疾病细化为准确的基因类型，常见疾病的小众化将导致治疗费用愈发高昂（因为药物受众减少抬升了研发成本），而且基因治疗基于数据分析，若数据不全或本身有错，那么精准就将是“无本之木”。
尤其是当基因数据都进入了电脑，隐私泄露的风险不说，就是明知基因预测将在数年后得病，是对未来不确定斩草除根？还是抱着一线生机不较真尚未发生的未来？即便是如今修改基因，一旦基因编辑失控也将导致遗传漂变，岂非“赔了夫人又折兵”！
因此，任何事物都有两面，精准医疗也不例外，关键就在于如何合理应用。
毕竟从医学发展阶段看，直观医学的第一阶段要求望闻问切、以医生经验进行面对面诊断，第二阶段循证医学靠的是技术设备，通过大量病理检测来验证医生诊断，如今通过基因测序、大数据进入精准医学，将颠覆传统医疗的方方面面。
