既然我们已经从肿瘤学方法中获得了精准医疗的宝贵见解，那么现在的重点必须是将这些见解应用于其他医学领域。糖尿病、肥胖症、神经科学、免疫学、女性健康和多种传染病等多个领域可以通过过渡到整体、分层和个性化的医疗保健框架而受益匪浅。
首要重点是实现全方位精准医疗模式，无缝延伸至筛查/诊断测试、靶向药物开发和分子引导治疗。
虽然肿瘤学经验有助于 波斯尼亚和黑塞哥维那手机数据 确定应用精准医疗的基本原则，但挑战在于如何根据具体疾病的复杂性和特点对方法进行微调。例如，免疫性疾病需要采用系统生物学方法来识别细胞类型和疾病状态特异性靶点，而简单的基因组/蛋白质组模型可能无法做到这一点。
女性健康领域的精准医疗必须植根于对女性特有的健康问题的更深入了解，以及对具体情况如何对男性和女性产生不同影响的更深入了解。
最重要的是，精准医疗在任何领域的成功应用都需要先进的下一代工具和技术，以帮助我们建立对疾病生物学的细致而全面的了解。
超越基因组学
尽管精准医疗的概念根植于基因组学，但其范围已大大扩展，涵盖基因组以外的宝贵数据点。据估计，虽然基因和病史分别仅占个人健康的 30% 和 10%，但行为、社会经济、生理和心理数据占剩余的 60%。
因此，精准医疗的范围已大大扩展，如今它被公认为一种多模式实践，涵盖多组学数据、病史、社会/行为决定因素和其他环境因素，以准确诊断健康状况并在个人层面确定治疗方案。
然而，引用经济学人智库的研究，“尽管人们普遍承认整合微生物组和蛋白质组等不同数据点的价值，但其他‘组学’还没有完全赶上”。
但这种转变正在进行中，而且随着多组学分析平台的出现，这种转变将更加迅速。这些平台可以整合所有生物学层面——包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、微生物组学等——从而能够精确定位这些不同层面融合处的关键疾病节点，加速发现新的靶点、内型和生物标志物。