大数据技术通过分析患者的影像数据、病历数据、检验检查结果、诊疗费用等调阅出类似的病历，诊断及治疗方案，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案。

　　医疗大数据主要包括了人们的日常健康体征数据、体检数据、病例数据、处方数据、用药情况数据、基因数据等围绕着人体各项健康指标以及与健康行为相关的数据。此外，从宏观角度还包括公共卫生范畴内的数据等。这些数据可以帮助医院管理者进行更有效的资源分配和绩效评估，提高医疗服务效率。

　　利用个人健康数据，大数据技术可以进行疾病风险预测和健康趋势分析，在患者身体从健康状态到亚健康状态的转变中，能够得到及时的提醒，实现早预防、早诊断。

　　大数据技术在新药研发中发挥重要作用，通过对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持，并分析疾病模式和患者反应，加快药物上市进程。

　　我国数字医疗经过多年多个阶段的信息化建设，目前已基本完成了数字化、网络化；并实现了一定程度的智能化。借助信息化打造的数字基础底座，人工智能和数字疗法正快速崛起，随着医疗信息化的不断深入，医疗大数据已成为医院运营的重要组成部分，推动了医疗服务的数字化转型。

　　国内的医疗大数据发展可向上追溯至2009年新一轮医改中将电子病历等医疗信息化的建设划为重点任务，目前为止行业内已然拥有了10年的海量数据积累。然而，医院信息系统之间缺乏有效的数据共享机制，导致数据孤岛现象。

　　医疗数据的敏感性要求严格的数据保护措施，防止隐私泄露和数据滥用。当前全球网络数据安全形式严峻，数据泄露事件数量持续增长，造成的危害日趋严重，尤其是大数据因其蕴藏的巨大价值和集中化的存储管理模式成为网络攻击的重点目标。

　　由于数据标准不一致和录入错误，医疗大数据的质量参差不齐，影响分析的准确性。

　　医疗数据的共享和使用面临法律法规的约束，合规性风险较高。由于长期以来行业法律法规建设的滞后，数据归属权和使用权不清晰，数据共享缺乏管理，数据应用缺少准入和准出机制等，部分数据存在合规性问题。

　　医疗大数据分析需要高级的技术能力，如机器学习和自然语言处理，这对医疗机构和企业来说是一个挑战。

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