（文章來源：LEBEN）

與其他行業相比較，醫療行業對數據的完備性要求非常高。醫療大數據的定義基本覆蓋一個人的全生命周期，包括了個體的健康狀況、生活習慣、診療行為、基因信息、心理健康、環境因素數據等。但是，全球醫療數據絕大多數以“數據孤島”形式分散在各個醫療機構或相關部門。不同的醫療機構之間、醫療機構與其他相關機構之間，很難進行有效的數據交換和共享。比如政府、保險公司、醫藥公司、醫療設備供應商的數據互相隔離，無法有效融合，導致醫療數據完整性不夠。

醫療數據來源較多，有多方的知識與智慧貢獻，其權屬構成及其復雜，不好劃分。同時，在過度中心化的醫療數據管理模式下，缺乏對醫療數據使用的追蹤與控制，很容易出現個人隱私數據的濫用、甚至篡改病人病歷或診斷記錄等問題。同時傳統存儲方式安全性欠佳，一個環節出現問題，數據安全即受到挑戰，導致個人隱私醫療數據被泄露。

爆炸式增長的醫療知識與數據已經超越了人腦的處理能力，使醫生很難綜合所有相關信息對診治方案進行決策。同時，靜態的醫學知識積累時間長，形成后很難進行提取，更難資產化以進行充分的共享與流動。這進一步加劇了由于資源分布不均衡導致的地區性醫療水平差異。另外，由于沒有相應支持技術，一個方向的醫療知識形成后，其他醫療從業者很難參與并整合自己的知識，實現醫療知識系統的自我提升。

醫療大數據是重要的基礎性戰略資源，是破解目前醫療難題的重要嘗試。無可否認，醫療行業從來就是數據密集型的行業，在這個生態環境中幾乎一切的診斷和處理都可以產生數據。同時，對病情的診斷也需要通過長期大量的科學理論探索和實踐檢驗來支撐。所以從醫療記錄中獲取類似案例經驗（醫療知識）是醫學習得的一個最好途徑，這也是當年循證醫學誕生的初衷。

醫學與信息科學在過去數十年的相互交叉融合下，從醫療信息化到現在大數據驅動的精準醫學，信息技術正在推動醫療方式和方法的革新，醫療數據實際上成為了一種新的生產要素。在醫療信息化與大數據目標化的熱潮下，醫療健康大數據呈現爆炸式的增長：從復雜的高分辨率醫療成像數據，到簡單的來自智能穿戴設備的實時醫學數據，種種多源異構的醫療健康大數據正在飛速增長，醫療健康領域已經成為數據增長最快的領域之一，其體量巨大、類型復雜，實時產生形成了人類醫療的數字影像，對全世界的疾病防控、新藥研發和頑疾攻克都有著巨大的作用。