聲明：所有內容信息均來源于網絡，僅供藥品專業人士閱讀，不作為用藥依據，如有藥品疑問，歡迎咨詢在線藥師。

醫療行業是較早使用大數據分析的傳統行業之一。其中，五大醫療服務領域包括臨床業務、網絡平臺、公共衛生管理、遠程患者監測、新藥開發等。，而大數據應用的深度和廣度都走在前面。大規模的數據分析大大提高了醫療效果和用戶滿意度。臨床記錄和醫保大數據對患者的臨床記錄和醫保數據集進行匯總并進行高級分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫藥企業的決策能力。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。臨床記錄和醫療保險數據集市場剛剛開始發展，擴張速度將取決于醫療行業EMR和循證醫學的發展速度。全球多家醫療機構(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。根據該法案，成立了聯邦比較效果研究協調委員會，以協調整個聯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。比如臨床數據和保險數據的一致性，在沒有EHR(電子健康檔案)標準和互操作性的情況下，EHR的大規模倉促部署可能會造成不同數據集難以整合。另一個例子是患者隱私。在保護患者隱私的前提下，提供足夠詳細的數據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療保險機構和醫療救助服務中心(醫療服務支付方)使用成本/收益比進行報銷決策，因此即使通過大數據分析找到了更好的方法，也很難實施。網絡和社區另一個潛在的大數據賦能商業模式是網絡平臺和大數據，它們產生了大量有價值的數據。比如PatientsLikeMe.com網站，患者可以在這里分享自己的治療經驗；Sermo.com，醫生可以分享他們的醫學觀點；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據源。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。利用公共衛生大數據可以改善公共衛生監測。公共衛生部門可以通過整合疾病監測和應對程序，快速發現傳染病，進行全面的疫情監測和快速反應。這將帶來許多好處，包括減少醫療索賠和傳染病感染率，衛生部門可以更快地發現新的傳染病和流行病。提供準確、及時的公共衛生咨詢，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造更好的生活。遠程患者監測從慢性患者遠程監測系統采集數據，并將分析結果反饋給監測設備(看患者是否遵醫囑)，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，其醫療費用占醫療衛生系統醫療費用的80%。遠程患者監控系統對于治療慢性病患者非常有用。遠程患者監測系統包括家庭心臟監測設備、血糖儀甚至芯片平板電腦。患者攝入藥片后，數據實時傳輸到電子病歷數據庫。比如遠程監測可以提醒醫生對充血性心力衰竭患者及時采取治療措施，預防突發事件，因為充血性心力衰竭的征兆之一是保水導致體重增加，通過遠程監測可以預防。更多好處:通過分析遠程監控系統產生的數據，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生預約次數的目的。開發新藥和醫療產品的公司可以利用大數據來提高研發效率。以美國為例，這將每年創造超過1000億美元的價值。在新藥研發階段，醫藥公司可以通過數據建模和分析，確定最高效的投入產出比，從而配置最佳的資源組合。基于臨床試驗階段前的數據集和臨床早期的數據集，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藥產品公司的R&D成本。通過數據建模和分析預測藥物的臨床結果后，可以暫停次優藥物的研究或停止次優藥物的昂貴臨床試驗。除了研發成本，藥企還能獲得更快的回報。通過數據建模和分析，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提前3 ~ 5年上市新藥。