患者数据，使用得当的话可以减少损耗，降低医疗保健费用，提高患者生活质量，并最终挽救生命。将药物依从性数据和患者数据结合，可以进一步改善患者体验和提高患者就诊满意度，提升医疗安全系数和实用性。提高数据质量和分析能有效地应用于预测医学、医患关系管理、医疗管理等方面，检测特定治疗的有效性。
据估计，全球仅有50%的患者会遵照医嘱服用药物，其中超过50%的患者常到诊所治疗，40%的患者是长期住院，还有超过50%的患者是二次入院。总的来说，全球每年的不依从性成本超过7000亿美元 – 这个金额还会每年增加13%。显然，提高患者遵从医嘱的意识对于改善医疗保健水平和医疗质量至关重要。这样做的话，国家医疗保健提供商可以有效地利用他们的资源，减少浪费，并在最佳实践的基础上实现高质量医疗水平。
近期的新闻报道和立法变更使得个人数据使用成为万众瞩目的焦点，并在欧洲实施了一般数据保护条例（GDPR）。条例规定，所有的欧盟公民有权知道他们个人数据的储存方式，而且有权控制其个人数据的用途。解决这一数据难题的其中一种方式是应用标准化和匿名数据集。Curaizon，作为药物依从性技术的先驱，制定了一套匿名患者个人数据的解决方案CuraData供医疗保健提供商、医学研究人员和制药公司使用。
利用机器学习和AI技术，CuraData平台将在匿名大数据的基础上生成依从性数据集，并利用其技术促进端对端数据整合，加强医疗保健部门不同参与者之间的合作，预测建模不同药物的功效。其依从性技术将有助于提高对药物效用的理解，减少医疗研究和开发的成本，同时加大制药部门之间的竞争。Curaizon的数据储存在适当的注册云上，设有不同的权限和指标，以便控制储存在区块链上的数据，确保医疗记录的安全性、透明度和不变性。同时医疗记录的访问须受到相应的规范和整个生态系统储存点的限制。CuraData平台将应用到整个国家的医疗服务上，输入越多的患者和医疗保健服务数据，就能更好提高数据集的质量和功能性。
比如说，医生和执业医师将从患者反馈中获得现有医疗不足的宝贵的见解，而且非依从性的实时信息将有助于他们理解具体药物或治疗方式可能的并发症，并将这些见解录入到系统中，形成更好的实践。反过来，制药公司的数据科学家、学者和研究人员可以在CuraData平台上重叠他们的收集到的数据，形成独一无二的见解，并进一步完善生态系统。这种间接和合作和信息共享模式将有助于降低医疗保健和医学研究的成本，减少浪费。使用正确、先进的依从性分析将有助于提高国家医疗保健系统的效率和质量，使得患者和提供商获益。
