藥商善用機器學習，找出病患最佳療法之重點節錄

電子病歷提供發掘新見解的大好機會。

最好的資料，可能是多個資料集的結合

匯集結合所有資料，投入一個能「自動發現特徵」（automated-feature-discovery, AFD）的機器學習引擎，讓公司可以在幾小時內測試數百萬個假設。

回饋循環（很多次）是達到最佳結果的關鍵

機器學習協助找出並隔離出能預測療法轉換的關鍵變數組合。模型經過驗證和改善，以避免雜訊，並減少變數的數量。

參考資料來源：

哈佛商業評論全球繁體中文版