雖然醫(yī)療大數(shù)據一直是各方關注的重點，但是，數(shù)據難以融合以及機構數(shù)據本身難以獲取的問題，中國一直缺乏針對臨床數(shù)據的有效分析和應用，比如講臨床治療辦法、用藥、檢查以及各項健康指標和病人后續(xù)恢復情況數(shù)據做成邏輯相關聯(lián)的數(shù)據庫，并給予數(shù)據庫進行分析，可以提示多項重要事項，比如診療上的各個節(jié)點是否符合邏輯，用藥和檢查在某類病種情況下是否合理，以及根據病人的健康狀況，未來病情危重的概率有多大，根據其風險，需要進行怎樣的干預。
這類數(shù)據分析對支付方、服務方和產品方都有很高的意義。對于支付方來說，大數(shù)據分析可以幫助其建立控制費用模型，因為大數(shù)據涵蓋的方面超過了DRG（針對住院）和合理用藥系統(tǒng)（針對用藥），包含了病史、個人健康數(shù)據、診療數(shù)據，因此對有助于建立起整體診療費用控制的體系，從各個診療數(shù)據節(jié)點上來推斷是否有浪費或不合理應用。
對于服務方來說，在未來面對支付方嚴控的形勢下，未來將逼迫其轉型。過去服務方本身沒有太大的數(shù)據分析需求，因為他們的首要目標是增加服務量，但未來隨著支付方的強勢，服務方將把重心從做大量向做好服務且更合理地使用費用上轉變。大數(shù)據分析首先有利于醫(yī)生更全面地了解各類疾病和各種情況下的疾病風險，對醫(yī)生積累經驗，獲取案例是有幫助的。同時，大數(shù)據分析形成的數(shù)據庫對跨學科的治療以及培訓意義很大。中國醫(yī)療教育的一大問題是過于細分，治療的時候?？品值眠^窄導致醫(yī)生無法基于病人的整體健康狀況給出方案，跨領域合作也不夠緊密。大數(shù)據形成的數(shù)據庫有助于醫(yī)生在多個領域內進行整體臨床方案的協(xié)作，對未來從過窄?？葡蛉轿恢委煱l(fā)展是很有利的。
對于產品方來說，未來面對支付方嚴格控制藥價的壓力，將必須將更多精力放在藥效和用藥教育上。產品方有動力去對其產品的臨床應用、病人和醫(yī)生反饋以及副作用進行數(shù)據收集和分析，這將幫助他們更好地進行產品研發(fā)、推廣和醫(yī)患教育。
因此，從這三方來看，大數(shù)據都會有很大的意義。不過，大數(shù)據在操作上面臨的三個環(huán)節(jié)都會遇到挑戰(zhàn)，主要包括數(shù)據獲取、數(shù)據清理以及分析辦法。
從獲取渠道上來看，真正對分析有意義的數(shù)據必須是來自醫(yī)療機構的臨床數(shù)據，過去幾年市場上概念炒作得極熱的來自C端，由用戶上傳的數(shù)據并不具備臨床科學研究價值，其他商業(yè)化機構如檢驗中心和體檢中心的數(shù)據因為過于片面，不涉及治療或者不全面不連貫等問題，也不是合適的大數(shù)據獲取渠道。有意義的臨床數(shù)據只能來源于醫(yī)療機構。這也是大數(shù)據獲取的困難點，未來比較有可能的獲取手段是由支付方推動，在控制費用、片區(qū)醫(yī)療機構數(shù)據整合的大環(huán)境下，進行數(shù)據獲取。基于這些有意義的臨床數(shù)據所進行的分析才能對支付方、服務方和產品方真正有意義。
獲取之后，大數(shù)據的清理和分析模型建立也極為關鍵。因為中國的B端機構數(shù)據融合程度低，數(shù)據格式不統(tǒng)一，而且數(shù)據不跟隨個人走，連貫性缺失。因此數(shù)據清理的成本非常高，需要較長時間的投入和建立數(shù)據統(tǒng)一標準，這是大數(shù)據能夠植根中國醫(yī)療的必經之路，非一朝一夕可以達成。
在數(shù)據清理統(tǒng)一之后，建立符合中國市場需求的數(shù)據分析模塊將是這一數(shù)據分析鏈條上最后一環(huán)。數(shù)據分析模型的建立需要滿足兩個條件，一是能夠為市場所用，未來最有動力的將是支付方，最迫切希望看到控制費用的效果，也是最直接的利益關聯(lián)者。數(shù)據在提示費用控制、風險預警的時候必須能夠直接被市場運用 ，而不是僅僅做出提示。第二個條件也是基于第一個條件之上的，就是數(shù)據模型在實際執(zhí)行中必須能夠做到和干預結合，通過實時干預的辦法節(jié)省費用是支付方最愿意看到的應用效果，比如根據病人的風險等級匹配相應所需的措施，或聯(lián)通服務方進行警示。
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