就数据集的规模、多样化程度和增长速度而言，中国医疗行业正在面临着艰巨的大数据应用挑战，如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命的话，医院累积的数据量，就可达数TB甚至数PB之多，更勿论规模更大的医疗机构汇集的数据集了。

医疗行业的大数据量大且繁杂，对其进行有效的存储、处理、查询和分析，其中所蕴含的价值多样且丰富的信息将会是一笔宝贵的财富。而将这些数据信息物尽其用，医院提高分析患者潜在风险的准确度及洞察力，净化改善医疗行业风气，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新。

凭借强大的医疗数据集和复杂的数据分析，能够及早发现并准时告知病人的身体状况。

医院将最新的沃森技术应用于医疗保健行业，该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。比如针对早产婴儿每秒钟有超过次的数据读取。通过对这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

如何甄别虚假药品及冒牌医生，大数据能够提供实时报警的功能。

以国外一家处方药管理服务公司为例，该公司目前正在通过一些复杂模型来检测虚假药品，这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药，解决该问题的原因在于该公司拥有所有有关数据。它每年管理着1.4亿处方，覆盖了一亿居民和65，家药店，它不仅能够识别潜在问题的信号模式，也尝试着使用数据来解决某些情况下之前曾经发现的问题。

同时，该公司还着眼于一些事情，如他们所开处方的药物种类，甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜，那么他在网络上是个好人的形象，更是你所需要的医生。

药品监管平台，能够全方位掌握药品全产业链数据，以及各地区药品安全数据，分析各个地区药品安全形势，根据药品各环节数据，分析某地区药品不安全情况的多种原因。筛选出网络交易中出现频率较高的药品品种、代号、暗语等关键词，形成案件大致架构数据库。

对医疗数据进行有效地挖掘利用，打破医疗改革的瓶颈就会变得轻而易举。

关于医疗大数据，最令人兴奋的应用无疑还是在临床方面，比如时下最热门的精准医疗，临床辅助诊断，或者更遥远一点，人工智能医生。医院启动“LivingHeart心脏模型”项目，旨在通过虚拟技术模拟一个看得见“活体”心脏，通过模拟手术后的疗效，完成患者的精准治疗。

通过对数据进行清洗实现标准化、结构化，对医疗数据进行有效地挖掘，聚合，集成和标准化最底层收集的海量医疗数据，将数据赋予功能性意义，保护每个患者的医疗信息免遭泄露及医疗数据安全。