二、医生诊断。利用大数据临床决策，如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析；或是制定个性化治疗方案。大数据可以及时有效提高诊断准确性。医生利用医院间互通数据，结合患者具体的健康情况和既往病史，可尽快做出诊断；通过对数据的有效整合，确保了良好医疗技术的有效发挥，满足个性化医疗服务要求，保持了医疗服务的连惯性和及时性，推动了医学研究、临床决策、疾病管理以 及医疗卫生决策等方面的转变。

　　四、医院管理。规范性用药评价、管理绩效分析；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，付款、临床路径的优化等。 大数据方便汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方决策能力。

　　五、公众健康服务。大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应 程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众 健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。

　　医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因Biblioteka Baidu，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。目前国内医疗大数据的应用呈现出以下几个领域。

　　1、健康护理。基于大数据的居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

　　作为一家专业的软件开发公司，开运联合将大数据当作一种商业资本，在挖掘利用后产生价值。公司研发的Moa非结构化数据库是国内唯一一款非结构化数据库软件，旨在为信息系统提供可扩展的高性能数据存储解决方案，相比于纯关系型数据库，可以存储几乎任何比较复杂的数据类型，并且在存储时不需要截取任何内容，即不丢失PG电子内容，Moa更适合大数据处理和数据挖掘，应用广泛

　　三、科研实验。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群；提供最佳治疗途径。 使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。