临床诊疗数据、公共卫生数据和居民健康管理数据等形成了庞大的医疗大数据。真正发挥大数据资源的作用，可以提升医疗价值,提高医院的工作效率和综合竞争力。目前，医疗大数据应用已经取得了蓬勃发展，主要集中在以下几个方面。

1、医学诊断中的应用

医疗活动中会产生大量医疗数据，这些海量数据中汇聚了各类病理数据。借助大数据技术，挖掘分析患者的病理数据和成功治疗案例的相关数据，进而建立某类疾病的分析模型、临床诊疗过程指标和结果评价模型。医生利用此分析模型和评价模型，能够精准查找病因，为患者提供科学化、个性化的治疗方案叫。如此，不仅能够帮助医生提高临床决策诊断的科学性,而且能够避免“经验性诊断”带来的不确定因素，最大程度减少漏诊和误诊，促进医院临床治疗的智能化发展，全面提高医院的工作效率和服务水平。

2、药物研发中的应用

医疗大数据在药物研发的整个流程中起着举足轻重的作用。首先，药物测试阶段。通过挖掘分析医疗数据库中的患者用药信息，有利于扩大药物测试的样本量，发现不同药物之间的广泛相关性、抗协同作用以及药物潜在特性等，提高药物预测的精准性。其次，药物开发阶段。通过海量药物销售数据，能够有效预测某种药品的需求趋势，从而优化投入和产出比率，降低研发成本。最后,临床用药阶段。利用大数据技术分析患者的病症、用药品种、药量以及疗程等信息，挖掘这些数据之间的相关性,得出具有统计学意义的实用数据,为医生和患者提供用药参考。

3、健康管理中的应用

基于慢性疾病数据库和正常健康数据库等医疗大数据资源，借助智能化移动终端和可穿戴设备，能够实现个人健康的全生命周期管理，即用户可以随时随地跟踪自身健康状况，从而保证了用户健康数据的一致性和连续性。将医疗大数据技术融入个人健康管理中，能够根据监测数据实时掌握用户的健康状况，了解用户的生活习惯，从而为用户制定个性化的健康管理方案。医务工作者通过实时跟踪用户的健康数据，研究患者的病情，挖掘慢性病的病因，进而有效采取干预措施，实现未病先防，有病防变，降低重病的发病率，减少医疗支出。