判断各种疾病的可能性，分析流行疾病，直接得到你疾病的原因和结果，还可能预测其他疾病的问题。数据 processing在医疗 industry中的应用包括很多方向，如临床手术的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据transparency、远程病人监护等等。医疗 Da 数据的执业范围包括:电子健康档案(EHR)、医学影像、基因组测序、医学研究等。患者的数据全部由医院记录，医疗large数据包括电子健康记录(EHR)、医学影像、基因组测序、医学研究、universal 数据 library和可穿戴设备。知道病人的病史可以防止死亡，也可以降低成本，在研究上也可以带来很大的收益。
8、 医疗大 数据五大应用透视医疗Da 数据五个应用视角医疗行业是较早使用Da数据分析的传统行业之一。其中，五大医疗service领域包括临床业务、网络平台、公共卫生管理、远程患者监护、新药研发等。，专业的应用深度和广度数据都是走在前面的。大数据分析大幅提升医疗效果和用户满意度。临床记录和医疗保险数据汇总患者的临床记录和医疗保险数据并进行高级分析，这将改善医疗支付方、医疗服务商和医药企业。
临床记录与收藏市场医疗Insurance数据刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。世界各地的许多医疗机构(如英国的NICE，德国的IQWIG，加拿大的药品检验总署等。)已经启动了CER项目，并取得了初步成功。2009年，美国通过的《复苏和再投资法案》是朝着这个方向迈出的第一步。根据这项法案，成立了联邦比较效果研究协调委员会，以协调整个联邦政府的比较效果研究，并拨出4亿美元的投资。
9、如何 利用大 数据来改善 医疗服务质量?近年来，大连数据不断渗透到世界各行各业，影响着我们的衣食住行。比如网购时，我们经常会发现电商门户网站向我们推荐商品，而这些商品往往是我们最近需要的。这是因为用户的线上行为轨迹数据的相关性会被收集和记录，通过数据的分析，利用推荐系统推荐用户可能需要的物品，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几个大的数据应用场景。
以往对患者的治疗方案大多是通过医生的经验来进行的。虽然优秀的医生可以为患者提供好的治疗方案，但是由于医生水平的不同，很难保证患者能够接受最好的治疗方案。随着Da数据in医疗industry的深度整合，Da 数据 platform积累了大量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源。所有常见病例和既往病例都有记录，医生可以做有效的、连续的诊疗记录。
10、如何用大 数据实现智慧 医疗医疗数据主要来源，包括患者档案，医疗机构、医药公司等。，所以医生和病人以及药品都是围绕这样一个架构来做的。本身数据要求周期长，一般根据要求需要较长时间，各种数据。解决方案本身的基础是什么？这就是数据架构。利用 Da 数据架构，分析临床、运营、定价、支付、研发、新商业模式、架构、医药行业、临床决策、费用报销等。这样的架构，医疗行业应用非常广泛。
用案例讲解医疗平台为患者提供了前所未有的智慧体验，其应用涉及统一通信、视频、无线网络、传感技术、RFID等最新最热的技术领域，从而打造了一个集各种应用于一体的高科技信息平台。同时，由于代码检测技术利用本身数据收集能力的优势，通过广泛数据来源访问大量结构化和非结构化患者数据，预测分析可以帮助诊断患者的病情，并匹配最佳结果的治疗。
