醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。因此，醫療行業將和銀行、電信、保險等行業一起首先邁入大數據時代。

1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner將BI概念進一步升級為高級分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麥肯錫闡釋大數據概念。雖然名稱不同，但實際上它們要解決的問題從來沒變過。只不過，現在的大數據分析技術能處理相比20年前更大量、多樣、實時(3V)的數據，即大數據。相比20年前的BI，現在的大數據分析能夠產生更大的商業價值，大數據存儲和分析技術的發展也得益于商業場景中數據量的激增和數據種類的多樣化。

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因此在實施大數據分析項目之前，企業不僅應該知道使用何種技術，更應該知道在什么時候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業可能是讓大數據分析***發揚光大的傳統行業之一。醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。因此，醫療行業將和銀行、電信、保險等行業一起首先邁入大數據時代。麥肯錫在其報告中指出，排除體制障礙，大數據分析可以幫助美國的醫療服務業一年創造3000億美元的附加價值。本文列出了醫療服務業5大領域(臨床業務、付款/定價、研發、新的商業模式、公眾健康)的15項應用，這些場景下，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。

在臨床操作方面，有5個主要場景的大數據應用。麥肯錫估計，如果這些應用被充分采用，光是美國，國家醫療健康開支一年就將減少165億美元。

1、比較效果研究

通過全面分析病人特征數據和療效數據，然后比較多種干預措施的有效性，可以找到針對特定病人的***治療途徑。

基于療效的研究包括比較效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。研究表明，對同一病人來說，醫療服務提供方不同，醫療護理方法和效果不同，成本上也存在著很大的差異。精準分析包括病人體征數據、費用數據和療效數據在內的大型數據集，可以幫助醫生確定臨床上最有效和***有成本效益的治療方法。醫療護理系統實現CER，將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用比療效明顯的治療方式)，以及治療不足。從長遠來看，不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負面影響，以及產生更高的醫療費用。

世界各地的很多醫療機構(如英國的NICE，德國IQWIG，加拿大普通藥品檢查機構等)已經開始了CER項目并取得了初步成功。2009年，美國通過的復蘇與再投資法案，就是向這個方向邁出的***步。在這一法案下，設立的比較效果研究聯邦協調委員會協調整個聯邦政府的比較效果的研究，并對4億美元投入資金進行分配。這一投入想要獲得成功，還有大量潛在問題需要解決，比如，臨床數據和保險數據的一致性問題，當前在缺少EHR(電子健康檔案)標準和互操作性的前提下，大范圍倉促部署EHR可能造成不同數據集難以整合。再如，病人隱私問題，想要在保護病人隱私的前提下，又要提供足夠詳細的數據以便保證分析結果的有效性不是一件容易的事情。還有一些體制問題，比如目前美國法律禁止醫療保險機構和醫療補助服務中心(CentersforMedicareandMedicaidServices)(醫療服務支付方)使用成本/效益比例來制定報銷決策，因此即便他們通過大數據分析找到更好的方法也很難落實。

2、臨床決策支持系統

臨床決策支持系統可以提高工作效率和診療質量。目前的臨床決策支持系統分析醫生輸入的條目，比較其與醫學指引不同的地方，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，如藥物不良反應。通過部署這些系統，醫療服務提供方可以降低醫療事故率和索賠數，尤其是那些臨床錯誤引起的醫療事故。在美國Metropolitan兒科重癥病房的研究中，兩個月內，臨床決策支持系統就削減了40%的藥品不良反應事件數量。

大數據分析技術將使臨床決策支持系統更智能，這得益于對非結構化數據的分析能力的日益加強。比如可以使用圖像分析和識別技術，識別醫療影像(X光、CT、MRI)數據，或者挖掘醫療文獻數據建立醫療專家數據庫(就像IBMWatson做的)，從而給醫生提出診療建議。此外，臨床決策支持系統還可以使醫療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫生，使醫生從耗時過長的簡單咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率。

3、醫療數據透明度

提高醫療過程數據的透明度，可以使醫療從業者、醫療機構的績效更透明，間接促進醫療服務質量的提高。

根據醫療服務提供方設置的操作和績效數據集，可以進行數據分析并創建可視化的流程圖和儀表盤，促進信息透明。流程圖的目標是識別和分析臨床變異和醫療廢物的來源，然后優化流程。僅僅發布成本、質量和績效數據，即使沒有與之相應的物質上的獎勵，也往往可以促進績效的提高，使醫療服務機構提供更好的服務，從而更有競爭力。

數據分析可以帶來業務流程的精簡，通過精益生產降低成本，找到符合需求的工作更高效的員工，從而提高護理質量并給病人帶來更好的體驗，也給醫療服務機構帶來額外的業績增長潛力。美國醫療保險和醫療補助服務中心正在測試儀表盤，將其作為建設主動、透明、開放、協作型政府的一部分。本著同樣的精神，美國疾病控制和預防中心(CentersforDiseaseControlandPrevention)已經公開發布醫療數據，包括業務數據。

公開發布醫療質量和績效數據還可以幫助病人做出更明智的健康護理決定，這也將幫助醫療服務提供方提高總體績效，從而更具競爭力。

4、遠程病人監控

從對慢性病人的遠程監控系統收集數據，并將分析結果反饋給監控設備(查看病人是否正在遵從醫囑)，從而確定今后的用藥和治療方案。

2010年，美國有1.5億慢性病患者，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫療費用占到了醫療衛生系統醫療成本的80%。遠程病人監護系統對治療慢性病患者是非常有用的。遠程病人監護系統包括家用心臟監測設備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實時傳送數據到電子病歷數據庫。舉個例子，遠程監控可以提醒醫生對充血性心臟衰竭病人采取及時治療措施，防止緊急狀況發生，因為充血性心臟衰竭的標志之一是由于保水產生的體重增加現象，這可以通過遠程監控實現預防。更多的好處是，通過對遠程監控系統產生的數據的分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。

5、對病人檔案的先進分析

在病人檔案方面應用高級分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應用高級分析可以幫助識別哪些病人有患糖尿病的高風險，使他們盡早接受預防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經存在的疾病管理方案中找到***的治療方案。