在医学领域中，大数据除了被用于提高利润和减少开销，还被用于预测流行病、治疗疾病、提高生活质量和避免可预防的死亡。

据一份来自Oracle的新信息图表显示，预计到2020年，医疗保健领域的数据将达到2.5万pb，预计将增长到2.5万pb。

从这个惊人的数据报告中，我们可以看到医疗保健行业正在产生大量的数据，这些数据是由临床记录、医疗保健和法规遵循和监管需求驱动的。

幸运的是，大数据分析应用程序已经广泛应用于医疗保健行业，我们可以从数据中获取丰富的信息。这些数据分析技术，能够准确地识别出数据之间的医疗关联、趋势和模式，能够拯救更多的人的生命降低他们的医疗成本。这些大量的数据被广泛应用于广泛的卫生保健服务，包括临床决策、人口管理、疾病检测、实时统计分析、药物研究等。

公共卫生研究中的数据分析

随着公共卫生信息的不断扩大，我们可以利用数据分析技术来抓取和过滤各种类型的公共卫生信息数据。由于数据分析方法，医务工作者能够管理大量的非结构化数据，然后从这些数据中探索出真知。注意，有多种渠道收集人口健康信息。

目前，许多医疗数据来自于医院信息系统(HIS)，其中包括电子病历系统(EMRS)，实验室信息系统(LIS),图像存档与通信系统(PACS),放射学信息系统(RIS),临床决策支持系统(cds),等等。除了这些数据集外，许多其他的医疗器械也可以帮助记录生活症状信息，如心电图数据、血氧、血压、脉搏和体温。

你甚至可以从一些社交媒体平台或搜索引擎获得健康信息。这些数据可以帮助医务人员或研究人员做出有意义的治疗决定。

临床试验中的大数据

如果医生告诉你，不管你哪里不舒服，最佳的治疗方法就是用药，那么他们给你提供的药丸或试剂很可能都是在大数据帮助下而制定的。根据从受试者获得的大量数据，研究人员得以选择最佳的治疗方案。最近，制药巨头们之间的数据共享已经取得了一些突破性进展。比如，他们发现了常用抗抑郁剂地昔帕明在肺癌治疗领域存在着潜在的用途。

个性化医疗是医疗保健领域

个性化医疗是医疗保健领域的又一热门话题，它是根据每个人独一无二的遗传结构来规划用药，并将个人的基因蓝图和数据整合到他们的生活和所处的环境中，然后将这些数据与其他成千上万的人进行比较，从而诊断疾病并确定最佳治疗方案。

大数据也有助于抗击流行病的蔓延。在非洲，移动电话的定位数据为追踪人口流动提供了非常有价值的信息，它有助于人们预测埃博拉病毒的蔓延趋势。这就为政府建立治疗中心的提供了潜在的最优方案。并且在必要时能够对人群的活动范围进行限制。这些策略是人们在2010年海地地震后才意识到的，当时他们只采取了简单的灾难救援计划。

个人医疗数据无疑是在所有数据中最具有私密性的，因此必须要保证安全无误的保障措施，以确保这些信息只流向应该获得该信息的人。

医疗数据的中心化和焦点化将是未来的趋势。同时，只要隐私和安全的问题可以解决，中心化一定能够在开发全新的治疗手段上扮演极为重要的角色。此外，中心化还有助于我们了解自身身体机能，从而确保我们能够长时间地进行工作。

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