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醫(yī)療行業(yè)是較早使用大數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)行業(yè)之一。其中，五大醫(yī)療服務領域包括臨床業(yè)務、網絡平臺、公共衛(wèi)生管理、遠程患者監(jiān)測、新藥開發(fā)等。，而大數(shù)據(jù)應用的深度和廣度都走在前面。大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析大大提高了醫(yī)療效果和用戶滿意度。臨床記錄和醫(yī)保大數(shù)據(jù)對患者的臨床記錄和醫(yī)保數(shù)據(jù)集進行匯總并進行高級分析，將提高醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務提供方和醫(yī)藥企業(yè)的決策能力。比如對藥企來說，既能生產療效更好的藥物，又能保證藥物適銷對路。臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集市場剛剛開始發(fā)展，擴張速度將取決于醫(yī)療行業(yè)EMR和循證醫(yī)學的發(fā)展速度。全球多家醫(yī)療機構(如英國NICE、德國IQWIG、加拿大一般藥品檢驗機構等。)已啟動CER項目并取得初步成功。美國在2009年通過的《復蘇和再投資法案》是朝著這個方向邁出的第一步。根據(jù)該法案，成立了聯(lián)邦比較效果研究協(xié)調委員會，以協(xié)調整個聯(lián)邦政府的比較效果研究，并撥款4億美元的投資資金。這項投資要想成功，還有很多潛在的問題需要解決。比如臨床數(shù)據(jù)和保險數(shù)據(jù)的一致性，在沒有EHR(電子健康檔案)標準和互操作性的情況下，EHR的大規(guī)模倉促部署可能會造成不同數(shù)據(jù)集難以整合。另一個例子是患者隱私。在保護患者隱私的前提下，提供足夠詳細的數(shù)據(jù)來保證分析結果的有效性并不容易。也存在一些制度性問題，比如目前美國法律禁止醫(yī)療保險機構和醫(yī)療救助服務中心(醫(yī)療服務支付方)使用成本/收益比進行報銷決策，因此即使通過大數(shù)據(jù)分析找到了更好的方法，也很難實施。網絡和社區(qū)另一個潛在的大數(shù)據(jù)賦能商業(yè)模式是網絡平臺和大數(shù)據(jù)，它們產生了大量有價值的數(shù)據(jù)。比如PatientsLikeMe.com網站，患者可以在這里分享自己的治療經驗；Sermo.com，醫(yī)生可以分享他們的醫(yī)學觀點；這個非盈利組織運營的網站“Participatorymedicine.org”鼓勵患者積極治療。這些平臺可以成為有價值的數(shù)據(jù)源。例如，Sermo.com向制藥公司收費，允許他們訪問會員信息和在線互動信息。利用公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)可以改善公共衛(wèi)生監(jiān)測。公共衛(wèi)生部門可以通過整合疾病監(jiān)測和應對程序，快速發(fā)現(xiàn)傳染病，進行全面的疫情監(jiān)測和快速反應。這將帶來許多好處，包括減少醫(yī)療索賠和傳染病感染率，衛(wèi)生部門可以更快地發(fā)現(xiàn)新的傳染病和流行病。提供準確、及時的公共衛(wèi)生咨詢，可以大大提高公眾健康風險意識，降低傳染病風險。所有這些都將幫助人們創(chuàng)造更好的生活。遠程患者監(jiān)測從慢性患者遠程監(jiān)測系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，并將分析結果反饋給監(jiān)測設備(看患者是否遵醫(yī)囑)，從而確定未來的用藥和治療方案。2010年，美國有1.5億糖尿病、充血性心力衰竭、高血壓等慢性病患者，其醫(yī)療費用占醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療費用的80%。遠程患者監(jiān)控系統(tǒng)對于治療慢性病患者非常有用。遠程患者監(jiān)測系統(tǒng)包括家庭心臟監(jiān)測設備、血糖儀甚至芯片平板電腦?；颊邤z入藥片后，數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)诫娮硬v數(shù)據(jù)庫。比如遠程監(jiān)測可以提醒醫(yī)生對充血性心力衰竭患者及時采取治療措施，預防突發(fā)事件，因為充血性心力衰竭的征兆之一是保水導致體重增加，通過遠程監(jiān)測可以預防。更多好處:通過分析遠程監(jiān)控系統(tǒng)產生的數(shù)據(jù)，可以減少患者的住院時間，減少急診科，達到增加居家護理比例和門診醫(yī)生預約次數(shù)的目的。開發(fā)新藥和醫(yī)療產品的公司可以利用大數(shù)據(jù)來提高研發(fā)效率。以美國為例，這將每年創(chuàng)造超過1000億美元的價值。在新藥研發(fā)階段，醫(yī)藥公司可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定最高效的投入產出比，從而配置最佳的資源組合?；谂R床試驗階段前的數(shù)據(jù)集和臨床早期的數(shù)據(jù)集，該模型可以盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品安全性、有效性、潛在副作用和總體測試結果。預測建模可以降低醫(yī)藥產品公司的R&D成本。通過數(shù)據(jù)建模和分析預測藥物的臨床結果后，可以暫停次優(yōu)藥物的研究或停止次優(yōu)藥物的昂貴臨床試驗。除了研發(fā)成本，藥企還能獲得更快的回報。通過數(shù)據(jù)建模和分析，制藥公司可以更快地將藥物推向市場，生產出更有針對性的藥物，具有更高的潛在市場回報和治療成功率。原來，新藥從研發(fā)到上市的時間大約是13年。利用預測模型可以幫助制藥企業(yè)提前3 ~ 5年上市新藥。