医疗数据是医生对患者诊疗和治疗过程总产生的数据，包括患者基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗仪器设备和仪器数据等，以患者为中心，成为医疗信息的主要来源。

无论是企业还是患者都可以更好的获得较全面的医疗数据，这是医疗大数据应用的基础。无论是医疗机构还是企业获取的个人健康数据都相对开放，较国内更容易获取。特别是医疗机构的健康数据、政府个人健康数据开放，都为医疗大数据的应用提供了基础。

　　医疗数据来源大致可分为以下几类：

　　1、 患者就医流程所产生的数据：包括患者基本信息、检测数据、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据、费用数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构，这也是医疗数据最主要的产生地。

　　2、 检验中心数据：大量存在的第三方医学检验中心承接着医疗机构的检验外包功能，产生了大量患者的诊断、检测、影像数据。

　　3、 药企、基因测序数据：制药公司在新药研发及临床过程中会产生大量数据，今年火爆的基因测序同样也会产生大量的个人遗传基因数据。

4、 智能可穿戴设备产生的数据：随着移动医疗的快速发展，智能可穿戴设备也在迅速普及，大量的患者单一特征健康数据在快速的上传到云端。

国内医疗系统相对较为封闭，公立医院的医疗数据单独存储在院内，数据之间互不流通、不开放。大量优质的患者健康数据封闭在医院的围墙之内，难以利用。这固然有对患者健康信息安全性进行进行考虑的因素，但大量数据躺在医院，造成了数据的浪费。

目前医疗大数据应用可以概括为：

1、 临床诊断辅助系统：结合患者个人健康档案以及特定疾病的数据库智能分析可以对患者进行多种诊疗措施比较分析，寻找最有诊疗路径，帮助医生进行决策。

2、 慢性病管理：基于慢性病数据库结合远程智能监护系统，实时跟踪患者康复、用药、生活习惯等，给与患者个性化慢性病管理经验，并基于过程中所产生的数据对患者进行定制化用药及治疗方案。我国存在大量的慢性病患者，比如心脏病、糖尿病、高血压等，基于医疗数据的患者慢性病管理将会很大程度上降低医疗成本。

3、 医疗数据与保险公司的结合：基于医疗数据监测患者付费行为及疾病概率，并进行慢性病管理，可以有效的降低保险公司成本，与其做到真正的打通。

4、 医疗数据与药品研发想结合：利用现有医疗数据加上数据建模和分析，可预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等，可以有效的降低药品研发成本，降低药品价格。

无论是国内还是国外，医疗数据的重要性已经取得了共识。并且医疗数据也在分秒不停产生，由于医疗数据的体量大、数据结构多样性等特征，海量医疗数据的产生也对行业提出了新的挑战。

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