如果说哪个行业从分析大量不同来源的数据中受益，那一定是医疗。在电子病历系统、图片系统、电子处方软件、医疗索赔、公共卫生报告、新兴的健康应用、移动医疗设备及医疗产业中，充满了等待被使用的数据。

对于一个急于寻找方法来降低成本、提高效率并提供更好治疗的行业来说，分析这些数据是意义深远的。成效一定会有，但从不同的、专有的系统中获得数据，却是一个繁琐的过程，对于一个公司来说，相当于不可能。

数据就是数据，无论它来自哪里

总体说来，大多数医疗机构的数据来自临床、财务、操作的应用程序。就其本身而言，iHT2在《分析：高科技医疗的神经系统》报告中说，每个类型的数据都有一个特殊的用处。临床数据能提高医疗质量，使人口健康管理变得简单;财务数据帮助医院对盈亏底线做成本分析;而操作数据能帮助设备管理和资源利用。

把这些都综合在一起，就可以开始解决类似满足员工需求、提高工作效率和护理质量等大问题。这也是LauraMadsen在Lancet开展的商业智能医疗中提出，没有必要把不同类型的数据资源区分开的原因。

“数据就是数据，”她说，“最终，数据就只是位与字节，如果我们是好的数据专家，我们应该将临床数据和商业数据整合在一起。”

政府的项目，授权——给医疗增加了很大的压力，然而也给了医疗机构一个认真看待数据分析的理由。如果采用了HER系统，将ACO模型与病患治疗相结合，以病患为中心的医疗机构的理念，不断强调提高医疗质量，政府项目就会给予一定的经济补贴，但这都需要一个更复杂的医疗数据分析方法。