隨著各行各業(yè)對大數據的應用，大數據正在日漸影響著行業(yè)的發(fā)展，醫(yī)療業(yè)也不例外。通過對醫(yī)療數據的分析，不但能夠預測流行疾病的爆發(fā)趨勢，以此避免感染、降低醫(yī)療成本，還能為患者提供更加便利的服務。具體來看，大數據在醫(yī)療行業(yè)的應用有以下幾個方面。

1.大數據助力藥物研發(fā)

利用某種疾病患者人群的臨床數據和組學數據，可以快速識別有關疾病發(fā)生或治療效果的生物標志物。在藥物研發(fā)方面，醫(yī)學大數據使得人們對病因和疾病發(fā)生機制的理解更加深入，從而有助于識別生物靶點和研發(fā)藥物。同時，充分利用海量臨床數據和組學數據，已有藥物的研究數據和高通量藥物篩選，能加速藥物篩選過程。

2.大數據助力公共衛(wèi)生監(jiān)測

利用互聯網大數據以及有關專業(yè)數據可以實時開展公共衛(wèi)生監(jiān)測。公共衛(wèi)生監(jiān)測包括傳染病監(jiān)測、慢性非傳染性疾病及相關危險因素監(jiān)測、健康相關監(jiān)測，如出生缺陷監(jiān)測、食品安全風險監(jiān)測等。此外，還可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數據庫進行疫情監(jiān)測，通過監(jiān)測社交媒體或頻繁檢索的詞條來預測某些傳染病的流行。

3.大數據助力健康管理

隨著現代醫(yī)學的發(fā)展和檢測手段不斷豐富，醫(yī)院能夠積累大量的病人歷史數據，基因檢測機構也得以積累很多分子層面的數據，如心率、脈率、呼吸頻率、體溫、熱消耗量、血壓、血糖、血氧、體脂含量等數據。通過對這些數據的實時、連續(xù)監(jiān)測和挖掘、分析，相關機構或者醫(yī)院可以提供實時健康指導與建議，從而能夠更科學地實施個性化健康管理。

4.大數據助力醫(yī)學影像診斷

醫(yī)學影像包括X射線、核磁共振成像、超聲波等，是醫(yī)療過程中的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)醫(yī)療中，放射科醫(yī)生往往需要單獨查看每一個檢查結果，不但產生了巨大的工作量，同時也可能耽誤患者的最佳治療時間。但是，大數據則能夠完全改變他們的分析方式。例如，數十萬張圖像能夠構建一個識別圖像中模型的算法，這些模型能夠形成一個編號系統(tǒng)，幫助醫(yī)生做出診斷。算法所能夠研究的圖像數量遠遠超出人類大腦，任何一個放射科醫(yī)師窮盡一生也不可能與機器的運行速度和強度匹敵。