半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了开始引发变革的程度。它不仅充斥着相比以往更多的信息，其增长速度也在加快。信息总量的变化还导致了信息形态的变化——量变引起质变。最先经历信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念，如今，这个概念几乎已应用到现代科学发展的各个领域中。数据已经成为了一种商业资本、一项重要的经济投入、可以创造新的经济利益。事实上，一旦思维转变过来，数据就能巧妙地被用来激发新产品和新型服务。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还是改变市场、组织机构、以及政府与公民关系的方法。

在中国计算机学会发布的2013年大数据热点问题和发展趋势预测中，医疗、金融、电子商务和城市管理是作为大数据最令人瞩目的四大应用方向。具有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈爆炸性增长。

医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业几大领域(临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗)的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。

临床辅助决策

从长远来看，不论是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，并产生更高的医疗费用。研究表明，对同一病人来说，不同的医疗服务机构，会有不同的医疗护理方法和效果，成本也有很大差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统也将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用大于疗效的治疗方式)，以及治疗不足。在一个大型医疗机构内部，通过对患者症状及主诉的描述，系统可以给出几套可能的诊断及治疗方案，并通过对各种治疗方案的提取及比对，可以给临床医生提供最佳的诊疗路径，对减少住院天数、降低诊疗费用提供了最贴近实际的帮助。另一方面，对护理细节的提醒也帮助护理工作者降低了工作过程中的疏漏，提高了医疗安全。

医疗质量监管

通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。该方法改变了原有的现场评审方式，摆脱了以往制度文件的检查方法，运用PDCA原理和方法，追踪个案病例，研究一个病人的服务全过程，将所涉及的各专业和科室贯穿在一起进行整体评价，通过对医院运营和临床诊疗数据的实时抽取、自动转换、集中存储、统一展示，实现对临床业务的规划、协调和控制，实时监测和管理医疗机构的日常运营，为领导决策提供及时、真实、可信的数据，保证医疗质量和医疗安全。

疾病预测模型

大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。当前常用的疾病预测模型有回归模型、时间序列模型、灰色理论模型、Markov模型、神经网络模型和组合预测模型等，但是建立在大数据基础上的疾病预测模型能够聆听数据发出的声音，不会受到偏见和成见的影响，从而帮助患者在更早的时期采取有效的治疗方案。

临床实验分析

分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析就可以给出证据。
个性化治疗

另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。

个性化医疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。

个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给医疗卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用只是后期治疗费用的一半。