隨著科技的發展，醫療資訊化和智慧化的趨勢也變得越來越明顯。大數據在醫療領域的套用正迅速發展，它為醫療行業帶來了前所未有的機遇，同時也伴隨著一些挑戰和痛點。
醫療大數據是指透過對大量醫療數據進行整合、儲存、管理、分析和挖掘，得出有效的醫療資訊和知識的一種技術。這些封包括醫療機構患者數據、電子病歷、醫學研究數據、醫療保險數據等。
隨著醫療資訊化的普及與快速發展，當前的醫療數據已經具備了大數據的基本特征：
數據量大 （Volume）：從GB到TB再 到PB，已經勢不可擋
數據種類多 （Variety）：包括結構化 數據如 Oracle、MySql等資料庫，半結構化數據如 XML 文件，非結構化數據如 Word 和 PDF 文件、影像、音視訊等
價值高、價值密度低 （Value）：醫療數據的挖掘對促進醫學 進步具有重要意義
產生快、處理快 （Velocity）：日益增長的動態數據和醫療物聯網套用產生的大量即時數據，使這一趨勢與要求變得更加明顯。
從醫院內部數據到區域醫療數據的發展，使醫療大數據套用成為必然趨勢。
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大數據醫療的套用
一、臨床決策支持
大數據技術透過分析患者的影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等調閱出類似的病歷，診斷及治療方案，輔助醫生做出更準確的診斷和治療方案。
二、醫療管理與績效考核
醫療大數據主要包括了人們的日常健康體征數據、體檢數據、病例數據、處方數據、用藥情況數據、基因數據等圍繞著人體各項健康指標以及與健康行為相關的數據。此外，從宏觀角度還包括公共衛生範疇內的數據等。這些數據可以幫助醫院管理者進行更有效的資源分配和績效評估，提高醫療服務效率。
三、健康監測與疾病預防
利用個人健康數據，大數據技術可以進行疾病風險預測和健康趨勢分析，在患者身體從健康狀態到亞健康狀態的轉變中，能夠得到及時的提醒，實作早預防、早診斷。
四、醫藥研發
大數據技術在新藥研發中發揮重要作用，透過對各種數據進行篩選、分析，可以為科研工作提供強有力的數據分析支持，並分析疾病模式和患者反應，加快藥物上市行程。
五、醫療資訊化
中國數位醫療經過多年多個階段的資訊化建設，目前已基本完成了數位化、網路化；並實作了一定程度的智慧化。借助資訊化打造的數位基礎底座，人工智慧和數位療法正快速崛起，隨著醫療資訊化的不斷深入，醫療大數據已成為醫院營運的重要組成部份，推動了醫療服務的數位化轉型。
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大數據醫療的痛點
一、數據孤島
國內的醫療大數據發展可向上追溯至2009年新一輪醫改中將電子病歷等醫療資訊化的建設劃為重點任務，目前為止行業內已然擁有了10年的海量數據積累。然而，醫院資訊系統之間缺乏有效的數據共享機制，導致數據孤島現象。
二、數據安全與私密保護
醫療數據的敏感性要求嚴格的數據保護措施，防止私密泄露和數據濫用。當前全球網路數據安全形式嚴峻，數據泄露事件數量持續增長，造成的危害日趨嚴重，尤其是大數據因其蘊藏的巨大價值和集中化的儲存管理模式成為網路攻擊的重點目標。
三、數據品質
由於數據標準不一致和錄入錯誤，醫療大數據的品質參差不齊，影響分析的準確性。
四、合規性風險
醫療數據的共享和使用面臨法律法規的約束，合規性風險較高。由於長期以來行業法律法規建設的滯後，數據歸屬權和使用權不清晰，數據共享缺乏管理，數據套用缺少準入和準出機制等，部份數據存在合規性問題。
五、技術挑戰
醫療大數據分析需要高級的技術能力，如機器學習和自然語言處理，這對醫療機構和企業來說是一個挑戰。
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大數據醫療的趨勢
一、智慧化診療
隨著人工智慧技術的發展，大數據與AI的結合為精準醫療和個人化治療提供了可能。例如，透過對患者的基因數據、生活習慣、病史等多維度資訊的綜合分析，醫生可以為患者提供更加精準的診療方案。
二、區域醫療資訊互聯互通
政策推動下，區域醫療資訊平台的建設將促進數據共享和醫療服務的協同。透過區域醫療資訊互聯互通，醫生可以更加方便地獲取患者的歷史病歷、檢查結果等資訊，為患者的診斷和治療提供更加全面的支持。
三、數位療法
數位療法主要利用數位化技術和裝置，如行動應用、遠端監護等，為患者提供個人化的治療方案。這種治療方式不僅具有便捷性、高效性等優點，還可以根據患者的反饋和數據分析，即時調整治療方案，實作精準治療。數位療法作為一種新興的治療手段，正在獲得醫療器械審批，預示著醫療大數據套用的新方向。
四、市場增長
IDC研究報告顯示，2020 年中國醫療大數據解決方案市場規模為12.0 億元，同比增長25.7%，預計未來幾年中，該市場將持續保持高速增長勢頭——2020 至2025 年的年復合增長率為24.3%。 預計未來幾年，醫療大數據解決方案市場將保持高速增長。
綜上所述，大數據醫療正逐漸滲透到醫療行業的各個環節，從提升臨床決策品質到推動醫藥研發，都在發揮著重要作用。
