伴随着医疗信息化和生物技术几十年的高速发展，医疗数据的种类和规模正在以前所未有的速度迅速增长，数据的爆炸已经使医疗行业真正进入了大数据的大数据人工智能时代，但在人工智能的应用水平上，医疗行业的信息化程度远远落后于互联网、金融、电信等行业。
它给传统的数据处理、数据挖掘技术带来巨大挑战，同时也为相关大数据应用服务的发展创造了条件。与此同时，国家政策和资金纷纷对医疗大数据方向进行加码，医疗大数据应用将成为历史定局的大风口，未来发展潜力不可限量。
一、大数据人工智能医疗大数据市场的规模和发展趋势
数据显示，到目前为止，大数据人工智能应用程序的市场总额将达1270亿美元，其中医疗领域将占到市场的五分之一。中国正处在医疗大数据人工智能的风口浪尖：2016年中国医疗大数据人工智能市场规模达96.61亿元，同比增长37.9%;2017年市场规模达130亿元，同比增长40.7%;2018年有望达到200亿元。根据IDC公布的数据，2017年全球在大数据人工智能和认知计算领域的投资将迅速增长60%，达到125亿美元，并在2020年进一步增至460亿美元。在这些领域中，对医疗大数据人工智能的投资也呈现出逐年增加的趋势。在这些交易中，2016年的交易总额为7.48亿美元，总的交易数量是90次，均创历史新高。
二、医学人工智能的价值和应用方向
医疗界长期存在优质医师资源分配不均，误诊漏诊率高，医疗成本过高，放射科、医疗队等部门医师培养周期长，医师资源供需缺口大等问题。随着医疗卫生大数据资源的多样化和快速增长，大数据人工智能也随着深度学习技术的不断发展，逐渐由前沿技术向实际应用转化。医学保健行业中，大数据人工智能技术的应用场景日益丰富，大数据人工智能技术已逐步成为影响行业发展、提高医疗服务水平的重要因素。有别于因特网技术在医疗领域的应用，大数据人工智能对医疗行业的变革包括生产力的提高、生产方式的变革、底层技术的驱动、上层应用的丰富。利用大数据人工智能技术在医疗领域中的应用，提高了医疗诊断的准确性和效率；提高了病人的自诊比例，减少了病人对医生的需求；帮助医生检测病灶，实现疾病的早期筛查；大大提高了新药研发的效率，减少了药品开发的时间和成本。
三、医学大数大数据人工智能在应用方向上具体可以分为四个方向，具体内容如下：
（1）临床决策支持。
“临床决策支持”是指运用相关、系统的临床知识和病人信息，加强与医疗相关的决策和行动，提高医疗质量和服务水平。以临床诊疗为主，利用大数据人工智能、机器学习等关键技术对医疗数据进行智能分析，为医生提供疾病早期诊断、个体化诊断与治疗、智能药品提醒、不良事件预警等服务，通过对诊疗方案的分析，提醒医生防范可能发生的错误，提高诊疗效率和质量。医务人员可以降低医疗事故发生率，特别是因临床失误造成的医疗事故。
临床决策支持系统也能将医疗过程中大量的工作流到护士和助理医生身上，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解放出来，从而提高治疗效率。
（2）医学学术和科研。
在大数据分析技术的基础上，医学研究主要集中在疾病相关性分析、疾病精确分析、治疗方案的医疗效果、预后复发作用、生物标记物筛选等具体分析应用场景。
通过临床研究方法的应用，人们发现了现实世界医疗数据的价值，例如：临床存在的问题，更有效的诊断方法，新的医学知识等。通过发表相关的学术研究论文，将医学学术研究成果转化为临床应用软件。促进科研真正应用于临床，以提升专业声誉，不断推动医学研究向前发展。
(3)明智的卫生管理。
借助医疗大数据分析、数据可视化、大数据人工智能等技术，满足了医疗机构对病人随访、慢病健康管理、疾病延续等方面的需求。而智能可穿戴设备的发展，为远程健康监测发挥了重要作用。利用大数据和大数据人工智能技术，为用户提供全生命周期电子健康档案，实时监测分析，健康评估，疾病预警，个性化健康管理方案等应用服务，提升医疗机构的健康管理服务水平，增强个人健康管理能力和就医体验。
通过智能健康管理服务，在公共卫生服务领域内推广普及健康知识，做好疾病预防和保健工作。
(4)数据化运作管理。
对大数据进行处理和分析，可以提高医疗过程数据的透明度。利用可视化应用的流程图、仪表盘、统计图等数据，对异常进行智能识别和分析，从而优化流程。运用综合的数据化操作系统，辅助管理者及时发现问题，运用数据进行科学决策，间接提高医疗服务质量，降低医疗机构运行内耗，实现盈利创收，从而实现医疗从业人员、医疗机构管理更加透明，促进医疗服务质量的提高。
