医学实践通常需要充分利用悲惨的状况，从疾病中学习以帮助人们保持健康。只不过是器官捐赠的行为。捐助者的无私法案可以将损失转变为最病患者的希望 - 该国家的移植系统联合组织（Uned）机构共享网络（UNOS）确定了最需要器官移植的损失。每个器官捐赠者都有潜力节省多达八人的生命并改善其他75个人的生活质量。我们中的许多人都会在驾驶执照上检查器官捐赠者盒，通常没有考虑过很多。医学最大的悖论之一是，一种生命的终结可能会使他人生存的机会。当我们想到突破疗法的好处或个人生活的临床影响时，这总是一对一的故事。
我花了过去十年的大部分时间建立了一个专门的团队，专注于通过数据和技术来推进精确医学，这本身就是一种一对一的模型。随着整个行业在利用数据以在医疗研究和决策方面为我们的决策提供了巨大进展，因此它突出了我们：为什么数据应与器官有所不同？
当来自各种来源的数据（包括电子医疗保健记录，病理幻灯片和放射学扫描的成像以及基因组测序的结果）在整个医疗保健系统中都合并和去识别时，我们可以显着提高治疗性发现和开发，并找到更好的治疗方法。这种对当前癌症局势的纵向观点，即工作和无效的景观，可以帮助研究人员确定最需要新颖治疗的差距。将其视为像UNOS这样的系统，但对于数据。现实世界中的证据可用于更精确，更有效地指导其他患者的治疗。可以说，将数据镜头应用于医疗保健，可以说医学的历史是知识逐步应用到生物学上。在我们自己的时代，患者数据已成为适用知识中最复杂的表达。那么，我们该怎么做才能使其成为多对多的模型？
十年前，如果患者对新的疗法做出了很好的反应，那么这是学习信息的极限。医生不能确定下一个走过门的病人会经历相同的经历。但是，现在，通过使用人工智能，通过使用数据驱动的见解，可以使研究人员快速解释大量临床信息以获得独特的见解，那么还有很多东西可以为治疗选择和决策提供信息。可以通过这些数据建立联系，可以解释患者之间的某些积极结果，无论是特定的肿瘤生物标志物还是遗传信号。可以收集，组织和统一的识别患者数据越多，我们发现下一个护理的突破的机会就越大，并且有可能对未来患者的生与死之间的差异。
像器官一样，医疗保健数据也很强大。如果适当地确保并符合适用的法律法规（例如器官捐赠的情况），DATA可以使医生和研究人员能够从当今患者的经验中学习，以帮助明天。当医生通过识别有针对性的疗法和有希望的临床试验来利用数据来个性化患者的护理时，我们已经看到它每天成功地应用了它。
那么，我们如何到达那里？正如UNOS报道的那样，只有直到1970年代才由单个医院管理器官移植。但是，这仍然是我们在个人卫生系统级别进行管理的数据，几乎没有基础架构可以在全国范围内取消识别数据共享。我们只有在整个行业之间进行协调的，并且包括所有患者人群，我们才能最好地使用数据。我们需要消除技术障碍（例如互操作性，数据标准化），在医院和医疗机构之间共享数据，并共同努力创建可以帮助几代患者的见解。
健康数据可以创造与器官捐赠一样多的价值，尤其是在肿瘤学中。但是，尽管癌症的诊断总是会造成的，但也许我们可以通过集体识别的患者数据的见解来提高护理，以将这些经历转化为希望。
Eric Lefkofsky是Tempus的创始人兼首席执行官。