精准医学的终极目标，是在恰当的时间为恰当的人提供恰当的治疗。过去十年间，诊断和治疗领域出现了许多依赖大量数据的方法。这些方法旨在推动传统实践从“一刀切”的模式转向针对患者个体的策略。
得益于DNA测序、代谢组学和单细胞技术等筛查技术的进步，我们如今能够获取越来越详尽的人体分子构成图谱。精准医学为临床医生提供了新的视角，使他们能够区分健康个体与患病个体，并根据疾病进展阶段对患者进行分层。
借助数据分析算法，分子筛查可以揭示疾病根源，并为发现恢复正常功能的新药物靶点提供线索。用于分析患者数据的机器学习算法在预测疾病进展方面能够取得令人期待的结果，而图像分析算法则可辅助诊断多种疾病。
然而，精准医学需要先进的筛查技术，而世界许多地区，尤其是中低收入国家，并不具备这些技术。这阻碍了精准医学在全球范围内的实施，更严重的是，也为其在全球范围内能够实现的成效设定了上限。精准医学甚至可能加剧国家之间以及各国内部不同社会经济群体之间在医疗保健和福祉方面的不平等。
精准医疗保健这一新兴理念旨在将患者数据与各国卫生系统所掌握的大量人口数据整合起来。将人口数据和社会经济背景纳入考量后，精准医疗保健有望提升护理质量，并让更多人能够获得针对患者个体的治疗。整合这两个层面的数据，将形成更丰富的模型，反映诊断和治疗的多维特性。例如，个人健康往往与其社会和地理环境密不可分。精准医疗保健可用于从人口数据中提取风险因素，例如社区归属或年龄，并将其与患者个体信息结合起来。这种融合有助于改善临床决策、降低卫生系统成本并提升健康结果。
精准医疗保健的兴起带来了一系列技术挑战。个体层面数据与公共卫生数据的衔接，需要新的数学工具来刻画疾病进展、医疗干预和医疗服务供给等相关因素。我们迫切需要新的数学方法，以兼具可操作性和可理解性的精度整合个体与人口数据。计算模型应足够简明，便于从业者操作和理解，同时又足够细致，能够考虑相关疾病和人群的具体特点。模型应当捕捉数据的复杂性，同时生成便于处理的描述，辅助临床决策。
实现这种精妙的平衡，是支撑精准医疗保健未来发展的新数学方法必须把握的核心。伦敦帝国理工学院精准医疗保健数学EPSRC中心等跨学科倡议正引领这一新领域的发展，与临床医生和公共卫生专家合作，开发下一代数据整合与分析方法。
要兑现精准医疗保健的承诺，还需要解决数据采集和处理方面的监管问题。这是一项艰巨任务，需要包括患者团体、临床医生、公共卫生机构和公民社会在内的所有利益相关方共同努力。只有通过这种合作，才能确保每个人都能从卫生技术的快速进步中受益。在精准医疗保健的新时代，数据是推动全球卫生体系运作方式发生根本性变革的燃料。
