數據意義
健康大數據的意義不在於這些龐大的信息，而在於對這些健康數據進行專業化處理和再利用，健康大數據的整合再利用對於身體狀況監測，疾病預防和健康趨勢分析都具有積極的意義。
整理方式
健康大數據的整理方式，目前看有EHR(EleCTRonicHealthRecords，電子健康檔案)EMR(ElectronicMedicalRecords，電子病歷)兩種，未來將會有更多的方式為我們所用，也會有更多的獨立機構和公司加入到健康大數據的產業中來。
數據特點
第一體量巨大。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
第二種類繁多。
第三價數據真實性。
第四處理速度快。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。
第五數據長期的持續性。可以稱為“慢數據”，是一種通過一種簡單的方法，在三個月、半年甚至更長的時間內，持續不斷地監測你的某些健康指標，通過長時間的健康數據積累，準確預測你未來患上的某種疾病的可能性，以達到中醫所講的“治未病”的效果。
數據背景
行業複雜，極難標準化
個體差異大、醫療疾病種類繁多；複合疾病常見，關係複雜；很難標準化、自動化；醫學檢查、治療、診斷不斷發展；新的疾病不斷產生和變化；醫療發展水平還有很多未知領域；醫療利益分割。
醫院資源有限，利用有限
大病小病都找三甲醫院，而醫院這裡優質醫療資源有限，醫生這裡經驗與精力有限，醫生的價值反而沒有得到充分的發揮。
個人信息缺乏，信息不對稱
醫學信息的不對稱導致，患者這裡缺乏主動參與，大眾的醫學健康、預防、康復知識匱乏。
理想數據
健康大數據勾勒出一個理想化的狀態：由“可穿戴設備”或其它終端持續收集到人體健康數據，自動傳入雲端，進行數據分析與處理，雲端資料庫定期將結果發給專業人員，後者給出診斷或康復建議。由於這種模式可以使健康需求者足不出戶獲得健康管理服務，從而真正縮減了醫療服務的人力和物力成本，而目前這種模式已經成為可能，而且做的更專業更到位。
健康大數據這種能夠實現降低人力物力成本的新型大數據套用模式為國內的健康管理服務商提供了新思路。比如恩福公司開發的恩福健康管理雲平台利用雲計算打造健康大數據平台可以通過家庭健康管理和居家體檢系統收集到數據量大、數據種類多、實時性強的個人健康大數據，同時通過醫生端工作站共享健康數據，依據健康科學理論，開展專業的健康數據分析，還可以實現科學而系統的健康分析，通過對健康數據進行處理、分析、歸納、總結其深層次的規律，得出專業而精準的個人健康指導方案，其特點是涵蓋人群廣，涉及的健康數據全面，形成了實時動態的健康數據，可以說是我國目前真正意義上的健康大數據。
數據實踐
大數據時代特點是數據無處不在，我們身邊處處都有大數據。我們在網際網路上每一個操作都會被記錄下來，而健康大數據帶來的新機遇同樣催生了眾多以“採集數據”為名的“可穿戴設備”，手環、手錶、眼鏡等應有盡有，但是其實健康大數據的重點在於擁有能夠提供預知健康的大資料庫，否則，再多的可穿戴設備也只會是中看不中用。面對如火如荼的大數據爭奪戰，百度董事長兼CEO李彥宏也表示“我們真正想要的數據現在沒有，或是還沒有蒐集上來，已經被蒐集上來的數據基本沒有價值。戴個手環、弄個眼鏡，計算每天走多少步、消耗了多少卡路里、心跳多少次，對治病沒有什麼幫助，網際網路公司通過可穿戴設備蒐集了很多數據，結果又發現沒法對這些數據進行分析”。由於對數據的處理和專業的分析，需要很強的醫學背景，網際網路公司所能做的前期採集工作只是健康大數據的前期準備工作，所以如何獲取真正具有價值的數據相對容易，而如何對數據展開專業分析並從中發現相關性建立模型，最後再誕生出具有創造性的商業模式，這才是健康大數據的根本，現在已經有一些公司在著手做這樣的工作，比如阿里、百度、恩福等等。
健康測量學
我們通過智慧型硬體連續採集用戶的體徵數據，是一種主動性的預警，而傳統的醫療是一種被動性應急，你在醫院的數據是無法對你未來健康做出預警的。連續數據的波動規律分析就可以緩解單點數據的精度不夠。
美國某一實驗室研究的是人的體徵數據在健康狀況下是穩定的波動規律，當波動規律紊亂的時候意味著未來有健康變化的風險，這是健康管理最核心的地方，用連續的體徵波動規律來進行分析，我們介紹一下美國時間生物鐘中心，哈爾博格教授，在這幾十年來建立了3個重要的成果。建立了不同年齡性別年齡的基本特徵的基礎值，包括血壓、心率、體溫、激素、BMI指數等等。形成了連續體徵數據波動的算法，推動算法進行比對和分析。形成了一部分分析模型對異常的體徵波動規律未來的風險進行預警，這是醫學實驗室做的事情。採集的數據包括五大洲各種人種。
這個就是“數據與健康節律”的關係。為什麼連續的體徵數據可以做未來的健康變化的風險預警，在美國的NAS太空人的體徵數據時由這個實驗室進行分析的。數據回顧時候發現，所有的測試者在地震的前三天他們的血壓節律出現了一致性的變化，到地震後的三到四天才回到原有的水平。如果看單點的數據，當所有的測試者帶著血壓計每天檢測48次，都出現了一致性的變化，我們身體裡的血壓變化你可能很難感受到。但是當我們的中樞神經接受外界刺激的時候會分泌激素，疾病也一樣，疾病的形成初期首先出現了體徵波動規律的紊亂。我們通過智慧型硬體連續採集用戶的體徵數據通過規律性的判斷發現未來健康變化的風險。
阿里健康大數據
用戶在“醫蝶谷”里可以找到覆蓋所有科室的專家名醫，線上線下結合，獲得體驗最好的醫療服務。
阿里健康APP專為手機用戶開發，用戶隨手拍處方上傳，諮詢藥品信息，由用戶附近多家正規大型連鎖藥店進行回響，為用戶提供安全便捷的藥品服務。平台已有多家藥店進駐，用戶可查詢藥店地址、電話、營業時間等信息，查看是否支持醫保報銷等，用戶根據實際情況選擇便宜、快捷的藥店，等等。
阿里健康大數據
百度健康大數據
恩福健康大數據百度健康大數據
百度健康平台通過終端智慧型設備手環，手錶，血壓計等，將用戶的數據傳輸到健康雲平台上，由社區醫生、健康教練等對用戶提出健康指導。它的模式是將各種品牌的終端設備如BoomBand手環、Latin智慧型體脂檢測儀等和像大姨嗎、健身教練、睡眠助手這樣的手機APP進行整合，成為一個綜合的健康套用和管理平台。
恩福健康大數據
恩福健康管理雲平台充分利用了大數據的優勢，平台上具有大型的健康知識資料庫，每一個用戶終端監測的健康數據都會傳送到恩福健康管理雲平台上，形成更大型的健康大數據，同時平台的專業醫生對這些處理過的數據進行分析總結，給出用戶一個專業的健康分析報告和健康生活指導方案。恩福健康管理雲平台將“健康+大數據”真正的套用起來，通過恩福的終端監測設備，讓監測到的每一個數據都能夠鮮活的表現用戶的健康狀況，能夠實時的且隨時隨地的套用，家人之間通過恩福健康管理雲平台能夠互相監督，讓大數據的套用滲透到每一個使用該平台的用戶的生活中去，從而指導更健康的生活。恩福健康大數據
數據未來
大醫療大健康領域的發展，離不開大數據支撐。未來，健康大數據整個行業數以萬計的商家發展起來以後，各種智慧型醫療設備都需要連結數據云，當前而言，恩福健康管理雲平台是最好的選擇。根據現狀，健康大數據這個產業，在將來至少會有以下幾個方面的發展：
醫療設備大數據化
醫療機構聯合北京恩福健康科技中心等機構，會將大量的病人病情、醫學臨床、病人病症、健康程度、診療結果等各種醫療及病人的行為數據化，通過一定的智慧型設備來檢測與分析這些數據，最終給出相應診斷。這些智慧型設備，包括可穿戴醫療設備及感測藥丸等。
體檢居家化
各種智慧型終端健康檢測設備的普及，網際網路的滲透，大數據的廣泛套用，提出了居家體檢的概念，成為體檢史上的一個里程碑，未來的體檢都是個性化的隨時隨地的。而目前已經有恩福這樣的公司將居家體檢的實現成為可能。
數字人及數字人家庭
從家庭到個人，健康大數據一方面顯示每個人的數據，另一方面與醫療機構相連線，將個人包裝成為數字人，每個數字人在家庭內互相連結。目前已經有公司開始這樣做，比如恩福公司。同時，人工智慧及機器人也會是醫療健康發展的一個方向，未來的每個家庭或者個人都會配一個健康保姆，就如《超能陸戰隊》里大白，時刻監控每個人的健康狀況。
健康大數據存儲人的一生
當前，一些地區已經開始通過相關技術給養殖行業引入二維碼數據，通過牲畜家禽的數據情況，可以反映他們的健康程度。將來，人類也是這樣，出生開始就有一個自己的數據模型。數據全部接入醫療、保險、社區、學校、企業等機構與單位。
基因與數據結合
如果數據真的可以與基因連線，醫療科技將會多出一個數據的角度來研究人類基因缺陷，或將推進基因疾病醫療方案的進程。美國的生物科技已經實現了基因的3D列印，前提是必須講基因以數字的形式體現出來，基因數據化會是一個偉大的人類改變的開始。
