浅谈医学大数据复习过程
浅谈医学大数据
浅谈医学大数据在当今数字化的时代，医学领域正经历着一场深刻的变革，医学大数据逐渐成为了医疗行业的重要资源和创新驱动力。
那么，究竟什么是医学大数据？它又如何影响着我们的医疗保健呢？医学大数据，简单来说，就是在医疗过程中产生的海量数据。
这些数据来源广泛，包括医院的电子病历、医学影像、实验室检验结果，以及可穿戴设备收集的健康数据等等。
与传统的小样本数据不同，医学大数据具有规模巨大、类型多样、产生速度快和价值密度低等特点。
规模巨大是其最为显著的特征之一。
想象一下，一家大型医院每天接诊的患者数量众多，每位患者的诊疗信息都包含着丰富的数据，长年累月积累下来，数据量之庞大可想而知。
类型多样则体现在数据的形式上，不仅有结构化的数据，如患者的基本信息、诊断结果、用药情况等，还有非结构化的数据，比如医生的诊断记录、医学影像中的图像信息等。
产生速度快是由于医疗活动的持续性和高频性，新的数据源源不断地产生。
而价值密度低意味着在海量的数据中，真正有价值的信息可能只是一小部分，需要通过有效的分析手段来挖掘。
医学大数据的应用领域广泛，为医疗行业带来了诸多变革和创新。
在疾病的预防方面，通过对大规模人群的健康数据进行分析，可以发现潜在的疾病风险因素，从而提前采取干预措施，降低疾病的发生率。
例如，分析人们的生活方式、饮食习惯、运动情况等数据，找出与某些慢性疾病如糖尿病、心血管疾病相关的因素，为公共卫生政策的制定和健康教育提供依据。
在疾病的诊断方面，医学大数据有助于提高诊断的准确性和效率。
利用人工智能技术对医学影像数据进行分析，可以帮助医生更快速、更准确地发现病变。
同时，结合患者的临床症状、病史等多维度数据，能够为疑难杂症的诊断提供更全面的参考。
在治疗方面，大数据可以为个性化医疗提供支持。
根据患者的基因特征、疾病亚型等信息，制定更加精准的治疗方案。
例如，在肿瘤治疗中，通过对患者肿瘤基因的测序和分析，选择最适合的靶向药物，提高治疗效果，减少副作用。
利用生物大数据技术进行生物医学研究的步骤与技巧
利用生物大数据技术进行生物医学研究的步骤与技巧生物大数据技术是一种强大的工具，为生物医学研究提供了前所未有的机会和挑战。
通过利用大规模的生物数据，我们可以更好地理解生物体内的复杂生物过程，并发现与疾病相关的生物标记物和治疗方法。
然而，利用生物大数据技术进行生物医学研究需要遵循一系列的步骤和技巧，以确保研究结果的可靠性和有效性。
本文将介绍利用生物大数据技术进行生物医学研究的基本步骤和一些重要的技巧。
步骤一：数据采集和预处理生物大数据的采集和预处理是进行生物医学研究的第一步。
不同类型的数据包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等。
这些数据可以来自公共数据库、研究机构的数据共享平台或研究实验室自行生成的数据。
在采集数据之前，研究人员需要明确自己的研究问题，并选择适合的数据源。
然后，对原始数据进行预处理，包括去除噪声、校正仪器偏差、标准化数据等，以确保数据的准确性和一致性。
步骤二：数据整合和归一化生物大数据通常来自不同的实验平台和不同的样本。
为了整合这些数据，研究人员需要进行数据归一化，使得不同的数据能够在同一尺度下进行比较。
常用的方法包括批次效应校正、样本外插和数据标准化等。
数据整合和归一化的目标是消除实验间和批次间的差异，减少随机误差和系统偏差，提高数据的可靠性和可比性。
步骤三：特征选择和降维在生物大数据中，往往包含大量的特征和变量，但并非所有的特征都对研究问题有意义。
因此，特征选择和降维是生物医学研究中的关键步骤之一。
特征选择的目标是从所有特征中选择出最相关的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
常用的方法包括方差分析、卡方检验、互信息和递归特征消除等。
降维的目标是减少数据的维度，以便更好地可视化和理解数据。
常用的降维方法包括主成分分析、独立成分分析和线性判别分析等。
步骤四：建立模型和统计分析建立模型是生物医学研究的关键环节。
根据研究问题的不同，可以选择不同的模型，包括机器学习算法、深度学习模型和统计模型等。
医疗大数据的预处理与分析
医疗大数据的预处理与分析一、引言医疗大数据是指医疗机构、药企、医疗设备制造商等在日常运营中积累的大量医疗信息数据，它们以结构化或非结构化的形式存储于各自的数据库中，包含各种医疗信息，如患者基本信息、病历资料、药品信息等。
经过预处理和分析，可以得到有用的信息并作为医疗决策依据。
二、医疗大数据的预处理1. 数据采集医疗大数据的采集可以通过各种方式实现，如电子病历系统、传感器等。
在采集数据之前，需要确定数据的类型和采集频率等参数。
2. 数据清洗由于数据采集过程中可能会存在错误或缺失值，因此需要进行数据清洗。
数据清洗可以通过数据去重、数据格式化等方式完成。
同时，对于缺失值的处理可以选择插补或者删除数据。
3. 数据转换医疗数据种类繁多，需要对不同类型的数据进行转换。
可以通过数据归一化、分段和标准化等方式定义数据，方便后续的数据分析。
4. 数据集成不同来源的数据可能存在相关性，因此需要对数据进行集成。
通过数据合并可以实现数据一致性和完整性。
5. 数据降维医疗大数据通常是高维数据，对于很多的医疗问题来说，高维数据的分析对于决策可能不是很有用。
因此需要对数据进行降维处理。
可以通过主成分分析、线性判别分析等方式实现。
三、医疗大数据的分析1. 数据挖掘数据挖掘可以帮助医疗机构从庞大的数据中发现有价值的信息。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和回归分析等。
2. 大数据分析平台大数据分析平台可以对医疗数据进行可视化分析，使各种不同形式和来源的数据整合在一起。
通过为决策者提供形象直观的图表和数据分析结果，帮助他们了解不同方案的效果和优缺点。
3. 数据模型构建数据模型构建是指将挖掘出来的数据进行整合，制定合理的数据分析方案，得到决策所需要的数据。
例如，在疾病预测方面，可以通过机器学习算法构建出精准的预测模型。
四、结语医疗大数据对于提高医疗水平、优化医疗资源利用等方面都有重要作用。
但是，由于医疗数据的敏感性，数据安全问题一直备受关注。
浅谈医学大数据
浅谈医学大数据医学大数据是指通过收集、整合、存储和分析医疗领域的大量数据来获取有关健康、疾病和医疗服务的信息。
医学大数据的应用可以帮助医疗机构提高治疗效果、降低成本，并为临床研究和公共卫生工作提供支持。
本文将从不同角度探讨医学大数据的主要内容。
第一章：医学大数据概述1·1 医学大数据的定义1·2 医学大数据的来源1·3 医学大数据的特点1·4 医学大数据的应用领域1·5 医学大数据的挑战与机遇第二章：医学大数据的收集与整合2·1 医院信息系统的数据收集2·2 电子病历的数据整合2·3 生物医学传感器的数据采集2·4 医学影像数据的获取与处理2·5 基因组与转录组数据的收集与分析第三章：医学大数据的存储与管理3·1 医学数据的存储需求3·2 医学数据的隐私与安全保护3·3 数据清洗与预处理3·4 数据仓库与数据湖的建立3·5 数据备份与恢复策略第四章：医学大数据的分析与挖掘4·1 数据可视化与探索性分析4·2 统计学方法在医学大数据中的应用4·3 机器学习与在医疗领域的应用4·4 数据挖掘技术在医学大数据中的应用4·5 预测分析与个性化医疗的实践第五章：医学大数据的应用案例5·1 临床决策支持系统5·2 病人监测与管理5·3 流行病学调查与公共卫生5·4 医疗质量与安全改进5·5 医保与健康政策制定附件：附件1：医学大数据收集工具评估表附件2：医学大数据分析软件推荐附件3：医学大数据隐私保护政策范本法律名词及注释：1·数据保护法：指保护个人数据不被滥用或泄露的法律规定。
2·隐私条款：一份合同中规定如何处理和保护个人信息的条款。
3·GDPR：欧洲联盟通用数据保护条例，旨在保护欧盟公民的个人数据。
浅谈医学大数据
浅谈医学大数据近年来，随着医学技术的不断发展，医学大数据的概念逐渐引起人们的关注。
医学大数据是指以医学为基础，通过收集、整理和分析大量的医疗数据，以期提供更好的医疗服务和决策支持。
本文将从医学大数据的定义、应用场景和挑战等方面详细探讨医学大数据。
1：医学大数据的定义医学大数据是指在医学领域中产生的大规模、复杂、多源、多元的数据集合，包括临床数据、基因组数据、医学影像数据等。
医学大数据具有高度的数据价值和潜在的价值挖掘空间，可以为医学研究、临床决策和疾病预测提供有力支持。
2：医学大数据的应用场景2.1 临床研究和医学研究医学大数据为临床研究和医学研究提供了丰富的数据源。
研究人员可以通过分析医学大数据来发现新的疾病规律、预测疾病风险，甚至辅助发现新的诊断和治疗方法。
2.2 医疗决策支持医学大数据可以为医生提供更全面和准确的信息，帮助他们做出更科学和有效的医疗决策。
通过对患者的个体化数据进行分析，医生可以更好地了解患者的健康状况和疾病发展趋势，从而提供更精准的治疗方案。
2.3 流行病学研究和公共卫生医学大数据对于流行病学研究和公共卫生具有重要的意义。
通过收集和分析大量的医疗数据，可以及时发现和预测疫情的发展趋势，为疾病的预防和控制提供科学依据。
3：医学大数据的挑战3.1 数据安全与隐私保护医学大数据的收集和使用涉及大量的个人隐私信息，对数据的安全性和隐私保护提出了严格的要求。
如何保证医学大数据的安全性和隐私保护成为一个亟待解决的问题。
3.2 数据质量和标准化由于医学大数据的来源多样性和数据量庞大，数据质量和数据标准化成为制约医学大数据应用的重要因素。
如何确保医学大数据的质量和有效性，提高数据的标准化程度，是一个需要克服的难题。
3.3 数据共享与合作医学大数据的价值在于多个数据源的整合和交叉分析，但由于各个数据持有方的利益冲突和数据共享合作机制的不完善，数据的共享和合作成为制约医学大数据发展的瓶颈。
附件：1：附件一、医学大数据统计报表2：附件二、医学大数据应用案例分析法律名词及注释：1：数据安全：指对数据的存储、传输和使用过程中进行的加密和权限控制等措施，以确保数据的保密性、完整性和可用性。
医学中的大数据处理和分析
医学中的大数据处理和分析随着医疗技术的不断发展和医学数据的日益增长，人们对于如何更好地处理和分析这些数据也越来越关注。
为了更好地使用这些数据来推动医学研究和进步，人们逐渐开始关注医学中的大数据处理和分析。
本文将从三个方面进行论述：医学大数据的产生、医学大数据的处理方法和医学大数据的应用。
一、医学大数据的产生当前，医学领域的数据形态多样，包括基因组学数据、生物样本数据、医学影像数据、临床电子病历数据、健康档案数据等等。
这些数据来源于医院、研究机构、生物医学研究所等。
比如，基因组学的高通量测序技术，使大量个体基因组测序数据变得成为可能。
这些数据的产生量已经远远超过了个体人类的基因组测序数据。
而且，大多数研究项目不止一次进行数据采集，数据收集和处理步骤构成了大型研究项目中的重大挑战。
二、医学大数据的处理方法医学大数据处理方法通常包括三个方面：数据清理、特征提取和数据建模。
数据清理是指将无效、不完整和重复的数据删除或更正。
在仔细清理之后，应用特征提取算法，以识别有用的数据特征。
特征提取算法通常可以根据多种因素来选择。
比如，可以选择统计学方法、人工智能（AI）和机器学习等方法。
特征提取后，就需要建立数据模型。
这个步骤通常包括训练模型，测试模型和评估模型的准确度。
根据模型的准确程度，可以对数据建模的过程进行反复优化。
三、医学大数据的应用医学大数据的应用范围非常广泛。
在临床医学中，医学大数据可以提供有关疾病预测、诊断和治疗方案的关键信息。
比如，通过基因检测和分析技术，可以为患者提供更为精准的药物治疗方案。
医学大数据还可以用于生物医学研究领域。
比如，分析各种类型的数据，如蛋白质组数据和生物图像数据，可以为研究人员提供极为重要的信息，帮助他们更好地了解各种疾病的发病机理。
总结医学大数据的处理和分析是医学技术进步和医学研究的重要发展方向。
在医学大数据不断增长的同时，整合各种类型的数据，并把它们转化为有用的信息和知识也是医学研究的一个非常重要的任务。
医学大数据处理的方法与技术
医学大数据处理的方法与技术随着医疗信息化进程的不断加速，医学大数据已经成为了现在医学研究中的一个重要部分。
医学大数据是指由医疗机构、医生和患者产生的大量的医学数据。
这些数据涵盖了生化指标、影像学、病理学、基因组学等方面的信息，而这些信息的处理、分析和利用，对于医学研究和临床实践都至关重要。
对于医学大数据的处理、分析和利用，需要采用相应的技术和方法，这里主要介绍以下几种：一、数据采集和清洗数据采集和清洗是整个医学大数据处理的第一步。
在这一步骤中，需要从不同来源和格式的数据中提取所需要的信息。
由于医学数据来源复杂、格式多样，需要采用一些技术手段来进行处理。
这些技术包括数据抽取、数据挖掘和数据清洗等。
数据抽取是指从数据源中提取所需要的数据。
这个过程通常涉及到从数据库、文本文件和网络采集等多种技术手段。
在这个过程中，需要根据不同的数据源采用不同的抽取方法。
数据挖掘可以帮助医生和研究者发现数据背后的关联。
数据挖掘通常涉及到多种技术，例如聚类、分类和关联规则挖掘等。
这些技术可以帮助研究人员从大量数据中发现一些有用的规律，从而进行医学研究。
数据清洗是指对数据进行处理，使得数据可以达到一定的标准。
医学数据的清洗通常包括数据去重、数据标准化和数据矫正等。
这些清洗技术对于确保数据的质量至关重要。
二、数据存储和管理医学数据的存储和管理也是整个医学大数据处理过程中的重要环节。
大量的医学数据需要高效、可靠和安全地存储和管理。
目前，随着云计算和大数据技术的发展，医学数据的数据存储和管理已经变得更加高效、可靠和安全。
医学数据存储和管理方案可以分为传统的基于本地服务器存储和管理和基于云计算的存储和管理。
本地服务器存储和管理需要自己购买服务器设备，这种方式通常需要花费大量的资金，维护成本也相对较高。
相比之下，基于云计算的医学数据存储和管理可以大大降低这种成本，同时可以更好地适应数据处理的可扩展性。
三、数据分析和处理数据分析和处理是整个医学大数据处理的核心。
医疗大数据分析的方法与技术
医疗大数据分析的方法与技术一、概述医疗大数据分析的意义随着医疗科技的不断发展，现代医学所产生的数据量越来越大，同时也带来了医疗数据的多样性与复杂性。
如何从海量的医疗数据中获取有意义的信息，促进医疗健康事业的发展，成为了当下医疗领域需要解决的难题。
医疗大数据分析正是为了从大数据中获取精准的医疗服务和健康管理信息而产生的一项技术。
通过对医疗大数据的全方位分析和处理，可以提高医疗服务的效率和质量，促进医疗领域的快速发展。
二、医疗大数据分析的方法1. 统计分析法统计分析法是医疗大数据分析中最基本的方法之一，通过对数据进行统计分析，得出相关数据的数量、分布、关联度等指标，从而为医疗研究提供有力的数据支持。
该方法主要分为两个分支：描述性统计学和推论统计学。
前者描述数据的分布特征，后者则通过对样本数据进行推断以获得总体数据的估计值。
2. 机器学习方法机器学习方法借助人工智能技术，通过自我学习和优化算法的方式，将数据转换成预测模型和决策模型。
通过对医疗大数据的机器学习，可以不仅可以提高医疗服务的精确度和效率，还能为医疗科研提供有力的支持。
3. 数据挖掘方法数据挖掘方法将数据分析作为一项计算机任务，通过对数据进行挖掘，发掘潜在的规律和趋势。
该方法通过数据清洗、数据预处理、数据转换、数据建模、数据验证、模型维护等步骤，分析数据，找出其中潜在的信息，这对医疗领域的疾病诊断、防治以及疾病管理都有很大帮助。
三、医疗大数据分析的技术1. 关联分析技术关联分析技术又被称为项集分析技术，它是一种用于在数据集中发现持续出现的组合的技术。
主要分为Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种计算频繁项集的算法，它的核心是找出数据中频繁出现的项集；FP-growth算法则是一种新型的挖掘关联规则的算法，它的优点是可以减少候选集的数目，从而加速运算速度。
2. 聚类分析技术聚类分析技术是将一系列数据划分成若干个组或簇，使得簇内的数据比较相似，而簇间的数据差距较大。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈医学大数据陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。
其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。
现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。
现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。
但是可以很负责任的说，90% 以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。
文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人才。
本文无论是对创业团队还是投资机构都是非常有指导意义的。
大数据定义及其特征大数据顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。
从上世纪80 年代开始，每隔40 个月世界上储存的人均科技信息量就会翻倍(Hibert & Lopez, 2011)。
2012 年，每天会有2.5EB 量的数据产生(Andrew & Erik, 2012)。
现在，2014 年，每天会有2.3ZB 量的数据产生(IBM, 2015)。
这是一个什么概念？现在一般我们电脑的硬盘大小都以GB，或者TB 为单位了。
1GB 的容量可以储存约5.4 亿的汉字，或者170 张普通数码相机拍摄的高精度照片，或者300-350 首长度为5-6 分钟的MP3 歌曲。
那GB 和TB, EB，ZB 的关系又是怎样？1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。
如果你有一台1TB 硬盘容量的电脑，那1ZB 就是大致等于10 亿台电脑的容量, 远远超出了我们一般的想象。
早期，IBM 定义了大数据的特性有3 个：大量性（Volume）, 多样性（Variety）, 快速性（Velocity）(Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。
后来又有学者把价值（Value）加到大数据的特性里。
随着时间的推移和人们思考的进一步完善，又有三个大数据的特性被提出：易变性（Variability），准确性(Veracity) 和复杂性(Complexity)。
作者认为价值本质上是数据被分析后体现出来的有用信息知识的程度，和其他几个特性有根本区别。
其他几个特性可以说是数据工作者具体实践中面临的挑战，而价值则是征服这些挑战后获得的回报。
大数据的6个特性描述如下：大量性：一般在大数据里，单个文件大量性的级别至少为几十，几百GB 以上，一调查(Russom, 2013) 显示相当多的机构拥有的数据总量在10 到99TB 之间。
用我们传统的数据库软件，1GB 已经可以储存千万条有着几百个变量的数据记录了。
多样性：泛指数据类型及其来源的多样化(Troester, 2012)，进一步可以把数据结构归纳为结构化(structured)，半结构化(semi-structured)，和非结构化(unstructured) (SAS, 2014) 。
快速性：反映在数据的快速产生及数据变更的频率上。
比如一份哈佛商学院的研究报告称在2012 年时，谷歌每天就需要要处理20PB 的数据(Harvard Business Review, 2012)。
易变性：伴随数据快速性的特征，数据流还呈现一种波动的特征。
不稳定的数据流会随着日，季节，特定事件的触发出现周期性峰值(Troester, 2012)。
准确性：又称为数据保证(data assurance)。
不同方式，渠道收集到的数据在质量上会有很大差异。
数据分析和输出结果的错误程度和可信度在很大程度上取决于收集到的数据质量的高低(W.Raghupathi & Raghupathi, 2014)。
所谓“垃圾进，垃圾出”。
没有数据保证，大数据分析就毫无意义。
复杂性：复杂性体现在数据的管理和操作上。
IT 时代，随着数据来源及数据量的爆发，各种不同渠道数据的大量涌现，数据的管理和操作已经变得原来越复杂。
如何抽取，转换，加载，连接，关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性。
医疗大数据的爆发早期，大部分医疗相关数据是纸张化的形式存在，而非电子数据化存储，比如官方的医药记录，收费记录，护士医生手写的病例记录，处方药记录，X 光片记录，磁共振成像（MRI）记录，CT 影像记录等等。
随着强大的数据存储，计算平台，及移动互联网的发展，现在的趋势是医疗数据的大量爆发及快速的电子数字化。
以上提到的医疗数据都在不同程度上向数字化转化。
有报告显示，2011 年，单单美国的医疗健康系统数据量就达到了150EB。
照目前的增长速度，ZB（约1021GB）和YB（约1021GB）的级别也会很快达到(IHTT, 2013)。
Kaiser Permanente，一个在加州发展起来的医疗健康网络系统, 就有9 百万的会员，被认为拥有26.5 到44PB 的电子健康记录(IHTT, 2013)。
IT 时代涌现的还有各种网络社交媒体数据，比如曾经Google 用来预测流感的数据。
基因数据也是非常庞大的存在，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB (Leah, 2014)。
公开发布的基因DNA 微阵列达到50 万之多，每一阵列包含数万的分子表达值。
在生物医药方面，功能性磁共振影像的数据量也达到了数万TB 级别，每一幅影像包含有5 万像素值(Fan, Han, & Liu, 2014)。
此外，各种健身，健康可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重，血糖，心电图（EKG）等的监测都变为现实和可能，信息的获取和分析的速度已经从原来的按“天”计算，发展到了按“小时”，按“秒”计算。
比如，一家名为Blue Spark 的科技公司已经生产出能24 小时实时监测体温的新型温度计贴片temptraq。
这种数据的扩展速度和覆盖范围是前所未有的，数据的格式也五花八门，可能是无格式文件（flat file），CSV，关系表，ASCII/ 纯文本文件等等。
同时，数据的来源也纷繁复杂，可能来自不同的地区，不同的医疗机构，不同的软件应用。
不可否认，一旦理顺了多格式，多源头，呈爆炸性成长的大数据的整合和分析，医疗大数据将对提高医疗质量，强化患者安全，降低风险，降低医疗成本等方面发挥无与伦比的巨大作用。
医疗大数据的优势和应用场景有效的整合和利用数字化的医疗大数据对个体医生，康宝中心，大型医院，和医疗研究机构都有着显著的好处。
潜在的利益包括(W.Raghupathi & Raghupathi, 2014)：1）更多更准确的数据使得疾病能在早期被监测到，从而使治疗更容易和有效。
2）通过对特定个体或人群的健康管理，快速有效地监测保健诈骗。
3）基于大量的历史数据，预测和估计特定疾病或人群的某些未来趋势，比如：预测特定病人的住院时间，哪些病人会选择非急需性手术，哪些病人不会从手术治疗中受益，哪些病人会更容易出现并发症，等等。
麦肯锡估计，单单就美国而言，医疗大数据的利用可以为医疗开支节省出3 千亿美元一年。
医疗大数据的利用可以从以下几方面减少浪费和提高效率(Manyika, 以及其他人, 2011)：临床操作：相对更有效的医学研究，发展出临床相关性更强和成本效益更高的方法用来诊断和治疗病人。
研究和发展：在药品和医疗器械方面，建立更低磨损度，更精简，更快速，更有针对性的研发产品线。
统计工具和算法方面，提高临床试验设计和患者的招募，使得治疗方法可以更好地匹配个体患者的病症，从而降低临床试验失败的可能和加快新的治疗方法推向市场。
分析临床试验和病人的病历，以确定后续的迹象，并在产品进入市场前发现病人对药物医疗方法的不良反应。
公共卫生：分析疾病模式和追踪疾病暴发及传播方式途径，提高公共卫生监测和反应速度。
更快更准确地研制靶向疫苗，例如：开发每年的流感疫苗。
此外，医疗大数据的分析还有利于以下几方面的发展(W.Raghupathi & Raghupathi, 2014)：循证医学：结合和分析各种结构化和非结构化数据，电子病历，财务和运营数据，临床资料和基因组数据用以寻找与病症信息相匹配的治疗，预测疾病的高危患者或提供更多高效的医疗服务。
基因组分析：更有效和低成本的执行基因测序，使基因组分析成为正规医疗保健决策的必要信息并纳入病人病历记录。
提前裁定欺诈分析：快速分析大量的索赔请求，降低欺诈成功率，减少浪费和滥用。
设备/远程监控：从住院和家庭医疗装置采集和分析实时大容量的快速移动数据，用于安全监控和不良反应的预测。
病人的个人资料分析：全面分析病人个人信息（例如，分割和预测模型）从中找到能从特定健保措施中获益的个人。
例如，某些疾病的高危患者（如糖尿病）可以从预防措施中受益。
这些人如果拥有足够的时间提前有针对性的预防病情，那么大多数的危害可以降到最低程度，甚至可以完全消除。
然而，根据一份针对美国和加拿大333 家医疗机构及10 家其他机构的调查(IHTT, 2013)，2013 年，医疗机构累积的数据量比2011 年多出了85%，但77% 的医疗健康行政人员对自己机构在数据管理方面的能力评价为“C”。
此外，仅有34% 报告他们能从电子健康记录（EHR）中获取数据用来帮助病人，而有43% 报告他们不能收集到足够多的数据来帮助病人。
由此可见，在北美的医疗系统中，医疗大数据的管理使用准备工作还有一大段路要走。
中国也是处在起步阶段。
数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架）医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。
在医疗大数据带来各种优势的同时，大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘，问题多多。
在大数据时代出现之前，受限于数据量的可获得性和计算能力的有限性，传统的数据管理和分析采用着不同的思路和流程。
传统上，对于问题的研究建立在假设的基础上进行验证，进而研究事物的相关因果性，希望能回答“为什么”。
而在大数据时代，海量数据的涌现提供了从不同角度更细致更全面观察研究数据的可能，从而打开了人们的好奇心，探索欲望，人们想知道到数据告诉了我什么，而不仅仅是我的猜想是否被数据验证了。
人们越来越多地用大数据挖掘各种感兴趣的关联，非关联等相关性，然后再进一步比较，分析，归纳，研究（“为什么”变成一个选项而不是唯一终极目标）。
大数据与传统数据思路上的不同导致了分析流程的不同，如图一所示：图一面对海量的数据和不同的分析思路，大数据的管理和分析与传统数据分析的差异日益加大。
回答特定问题的单一预设结构化数据库明显不能完全胜任处理大数据的海量及混杂等问题。
数据的混杂多样性具体可以从一些调查数据中表现出来。
SAS 的一份调查报告显示机构内的非结构化数据最多可以占到总数据量的85%，而这些非数字，非结构化的数据却必须被量化分析和用到决策分析中(Troester, 2012)。