隨著醫療衛生信息化建設進程的不斷加快，醫療數據的類型和規模也迅猛增長，甚至出現了很多主流軟件，能夠在合理的時間內達到擷取、管理并整合成為能夠幫助醫院進行更積極目的經營決策的有用信息的地步。

如此特殊、復雜的龐大醫療數據，如果僅靠個人或者個別機構，那基本是不可能完成的任務。那么，這些數據到底是怎么產生的，又都來自于哪里呢？

醫療大數據的主要來源：

（1）病人就醫過程中產生的信息。

從掛號開始便將個人姓名、年齡、住址、電話等信息輸入完全了；面診過程中病患的身體狀況、醫療影像等信息也會被錄入數據庫；看病結束以后，費用信息、報銷信息、醫保使用情況等信息被添加到醫院的大數據庫里面。這就是醫療大數據基礎且龐大的原始資源。

（2）臨床醫療研究和實驗室數據。

臨床和實驗室數據整合在一起，使得醫療機構面臨的數據增長非常快，一張普通CT圖像含有大約150 MB的數據，一個標準的病理圖則接近5 GB。如果將這些數據量乘以人口數量和平均壽命，僅一個社區醫院累積的數據量就可達數萬億字節甚至數千萬億字節(PB)之多。

（3）制藥企業和生命科學。

藥物研發所產生的數據是相當密集的，對于中小型的企業也在百億字節（TB）以上的。在生命科學領域，隨著計算能力和基因測序能力逐步增加，美國哈佛醫學院個人基因組項目負責人詹森·鮑比就認為，到2015年，將會有5000萬人擁有個人基因圖譜，而一個基因組序列文件大小約為750MB。

（4）智能穿戴設備帶來的健康管理。

隨著移動設備和移動互聯網的飛速發展，便攜式的可穿戴醫療設備正在普及，個體健康信息都將可以直接連入互聯網，由此將實現對個人健康數據隨時隨地的采集，而帶來的數據信息量將更是不可估量的。

大數據在醫療行業的意義：

（1）服務居民。

居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。妙健康提供了專業的醫生團隊，能夠在線幫助用戶解決各種病癥，進行健康指導。居民也可以在其掌上藥房購買日常所需藥品，方便快捷。

（2）服務醫生。

臨床決策支持，如用藥分析、藥品不良反應、疾病并發癥、治療效果相關性分析、抗生素應用分析；或是制定個性化治療方案。通過妙健康在線醫生，醫生可以在線進行相關的醫療指導，做出醫療診斷，還能夠有效減少門診量。

（3）服務科研。

包括疾病診斷與預測、提高臨床試驗設計的統計工具和算法、臨床實驗數據的分析與處理等方面，如針對重大疾病識別疾病易感基因、極端表現人群、建立個人健康醫療檔案等。個人健康醫療檔案的建立，能夠讓個人醫療信息共享，讓醫生能直接快捷地了解患者既往病史，避免了重復問診的現象，使患者能夠及時有效地接受治療。

（4）服務管理機構。

規范性用藥評價；流行病、急病等預防干預及措施評價；公眾健康監測，臨床路徑的優化等。

（5）公眾健康服務。

通過數據采集、風險評估、健康干預等方式來為客戶提供健康管理等一系列服務服務。包括危及健康因素的監控與預警、網絡平臺、社區服務等方面。

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