隨著各行各業對大數據的應用，大數據正在日漸影響著行業的發展，醫療業也不例外。通過對醫療數據的分析，不但能夠預測流行疾病的爆發趨勢，以此避免感染、降低醫療成本，還能為患者提供更加便利的服務。具體來看，大數據在醫療行業的應用有以下幾個方面。

1.大數據助力藥物研發

利用某種疾病患者人群的臨床數據和組學數據，可以快速識別有關疾病發生或治療效果的生物標志物。在藥物研發方面，醫學大數據使得人們對病因和疾病發生機制的理解更加深入，從而有助于識別生物靶點和研發藥物。同時，充分利用海量臨床數據和組學數據，已有藥物的研究數據和高通量藥物篩選，能加速藥物篩選過程。

2.大數據助力公共衛生監測

利用互聯網大數據以及有關專業數據可以實時開展公共衛生監測。公共衛生監測包括傳染病監測、慢性非傳染性疾病及相關危險因素監測、健康相關監測，如出生缺陷監測、食品安全風險監測等。此外，還可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數據庫進行疫情監測，通過監測社交媒體或頻繁檢索的詞條來預測某些傳染病的流行。

3.大數據助力健康管理

隨著現代醫學的發展和檢測手段不斷豐富，醫院能夠積累大量的病人歷史數據，基因檢測機構也得以積累很多分子層面的數據，如心率、脈率、呼吸頻率、體溫、熱消耗量、血壓、血糖、血氧、體脂含量等數據。通過對這些數據的實時、連續監測和挖掘、分析，相關機構或者醫院可以提供實時健康指導與建議，從而能夠更科學地實施個性化健康管理。

4.大數據助力醫學影像診斷

醫學影像包括X射線、核磁共振成像、超聲波等，是醫療過程中的關鍵環節。傳統醫療中，放射科醫生往往需要單獨查看每一個檢查結果，不但產生了巨大的工作量，同時也可能耽誤患者的最佳治療時間。但是，大數據則能夠完全改變他們的分析方式。例如，數十萬張圖像能夠構建一個識別圖像中模型的算法，這些模型能夠形成一個編號系統，幫助醫生做出診斷。算法所能夠研究的圖像數量遠遠超出人類大腦，任何一個放射科醫師窮盡一生也不可能與機器的運行速度和強度匹敵。