當今醫療保健大資料的價值主要侷限於研究，因為使用大資料需要非常專業化的技能。熟悉SQL程式語言和傳統關係資料庫的醫院資訊科技專家並沒有準備好應對陡峭的學習曲線和圍繞大資料的其他複雜性。

事實上，大多陣列織都需要資料科學家操縱資料並從大資料環境中獲取資料。這些人通常是具有重要專業知識的博士級思想家 - 通常，他們不只是圍繞普通衛生系統浮動。這些專家很難過且昂貴，只有研究機構通常可以訪問它們。資料科學家在銀行和網際網路公司等行業有著巨大的需求。

好訊息是由於工具的變化，未具備專業技能的人員將能夠輕鬆處理大資料。大資料即將迎來SQL，成為查詢的通用語言。當發生這種情況時，它將在衛生系統設定中變得有用。微軟的Polybase是一個查詢工具的例子，它使使用者能夠使用擴充套件的SQL語法查詢Hadoop分散式檔案系統（HDFS）系統和SQL關係資料庫。其他工具（如Impala）可以透過Hadoop資料庫使用SQL。這些型別的工具將為大量使用者帶來大量資料。

在醫療保健方面，HIPAA合規性是不可協商的。沒有什麼比病人資料的隱私和安全更重要。但坦率地說，沒有太多好的整合方式來管理大資料安全。雖然安全問題正在出現，但到目前為止，這已經是事後的考慮。理由很充分。如果一家醫院只需要向幾位數據科學家授予訪問許可權，那麼它確實沒有太多需要擔心的事情。但是，當開放大量不同群體的使用者時，安全性不會是事後的想法。

醫療機構今天可以採取一些措施來確保更好的大資料安全性。大資料運行於開源技術，安全技術不一致。為了避免大問題，組織應該對大資料供應商進行選擇，並避免假設他們選擇的任何大資料分佈是安全的。

大資料應用於醫療領域，精準醫療是資料驅動的科學，是生命科學、醫學技術和計算技術融合的前沿領域。

大資料對醫療領域的推動：

1、生成龐大的資料系統

2、醫療衛生服務體系在對資料的收集、篩選、判定等方面也趨於完善

3、醫療資料及儲存技術的迅速發展同樣推動了生物製藥領域突破性創新加速

隨著醫療資訊化水平進一步提高，政策向基層醫療傾斜，以大資料和人工智慧驅動的產業，在基層醫療機構的市場潛力將逐漸釋放。精準醫療作為落腳點，巨大的市場機會吸引製藥巨頭紛紛掉頭，把基於分子分型的個性化診療作為研發方向。

在過去，雖然醫療機構也產生大量資料，但缺乏適宜的技術手段將資料進行有效提取，更遑論基於大資料的分析應用。隨著每種疾病可行的單一或組合療法的數量不斷增加，確保患者在正確的時間得到正確的治療是醫院和製藥公司在綜合診斷時所面臨的最大挑戰。理想中的診斷技術需要龐大而全面的資料集保證預測的準確性和及時性。

醫療大資料公司的出現解決了這一問題，他們透過更結構化的資料儲存方式以及有效地資料清洗來建立“資料集”，以滿足臨床和科研資料需求。