三、面临挑战
在大数据时代下，尽管大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化，但医疗大数据依然面临很多挑战，以下将其具体表现从不同维度进行描述。
1）数据的巨量性
根据著名市场调研机构IDC数字宇宙（digital universe）的研究，到2020年，医疗数据将增至35 ZB，相当于2009年数据量的44倍。其中，影像数据增长最快，其次是电子病历（EMR）数据。这就要求海量数据系统一定要有相应的数据存储与计算能力。除数据规模巨大之外，医疗管理信息系统还拥有庞大的文件数量，因此如何管理文件系统层累积的元数据也是一个难题。
2）数据的高速性
随着医疗行业信息化的逐步推进，越来越多地需要对医疗实时数据进行快速处理，如手术室的麻醉监控，床边心脏监视，血糖检测，心电图（electrocardiogram，ECG），ICU传染源检测与识别，自动控制的胰岛素泵低温病床，以及新型家用、急诊或医院使用的基于网络的检测设备等产生的实时信息。医疗大数据应用中的实时性问题，要求对数据进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应。在卫生信息化调研过程中，很多医务人员反映调阅数据速度慢，如放射科医生调阅患者CT影像要等待数分钟等很多相关问题。显然，静态的存储方案无法满足数据动态演化所带来的挑战。
3）数据的多样性
医疗行业所产生的信息除了传统的结构化数据以外，还包括大量的传统非结构数据，如医护人员手写的便条、笔记，费用登记记录，纸质处方，医学影像胶片，MRI和CT产出影像等，以及新生的非结构数据，如体检设备、基因数据、社交媒体等。可以看到，医疗数据是复杂而具有多样性的，而且由于医学数据的特殊相关性，在做决策的时候很多情况下要依据各种不同的数据，包括图形与图像、社交数据、机器产生的数据和医学文档等。
4）数据是非规范的
目前，尽管医疗信息化的工作正在如火如荼的进行中，各种不同的机构产生并存储了大量的医疗信息，但产生的医疗大数据还不够规范，而进行数据挖掘需要数据较为规范，所以这是一直以来难以对医疗大数据利用现有技术进行很好的处理、分析以及应用的重要原因之一。
5）医疗大数据并发访问性
一旦认识到医疗大数据分析应用的潜在价值，就会有更多数据集被纳入系统进行研究，同时会有更多的人关注以及使用这些数据。对于这些可能存储在多个地点的多种不同类型存储设备上的医疗数据，并发问题将会日益突出。
6）医疗大数据的安全保护
医疗数据和应用呈现指数级增长趋势，也给动态数据安全监控和隐私保护带来极大的挑战。媒体曾爆出温州多家医院信息系统遭黑客侵入，医药信息外泄。现有隐私保护和隐私执行的国际标准是基于传统的告知和许可的条件下，比如cookie。但是，在大数据环境下更强调数据的二次应用，使用者无法预测将来数据的使用形式和功能。在这种情况下，将来的医疗大数据的安全保护趋势是不能仅依托个人的许可，而是更强调数据使用者的责任。
7）现阶段缺乏技术的支持、人才目前，大部分医疗机构仍然很难从现有的系统中获取各类他们需要的数据与信息。医疗大数据面临的挑战不仅来自数据量的增长，还来自应对这种变化的新技术的支持。
8）性价比问题(https://www.daowen.com)
医疗机构在构建医疗大数据系统时需要考虑成本和大数据系统产生的价值数据的存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本与盈利。随着时间的推移，医疗机构建设的信息系统会产生越来越多的医疗数据，而且随着信息化程度的加深，数据产生的速度会越来越快。系统中医疗数据的激增，使得存储扩容成为大数据应用环境中普遍存在的问题与压力，很多医疗机构很被动地不断地购买不同品牌的存储系统。所以现在的现状是，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统，这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，而且管理成本非常高。
9）第三方数据机构的介入
大多数医院，单凭单家医院的资源，能力很有限，无法做到数据的永久保存与有效利用。这些经年累月的病患数据具有极其珍贵的研究价值，因此医院数据的第三方云存储是必然趋势，这不但解决了单个医疗机构的存储问题。而且还为医疗大数据的共享创造了条件。
10）医疗机构的变革的谨慎性
医疗与人命息息相关，无论是创新还是变革，都需要更加谨慎，每走一小步，都需要权衡它所造成的各方面的影响，所以必然前进的步伐有所受限。因此在IT创新的脚步上是相对较慢的。以往人们会将“医疗”和“健康”作为两个不同的领域，但因为大数据的存在，它们将会相通。目前医疗大数据行业创新中存在五个方面的挑战，正在推动医疗机构的变革，其中包括：
（1）临床创新新技术、设备、药品、治疗方法和交付模式。
（2）监管审查新的制度需要确保医疗健康机构的安全性。
（3）竞争威胁医疗机构面临了更多相关行业的竞争对手，包括保健品零售机构以及家庭护理机构等。
（4）个性化医疗数据的需求不断增长，医疗机构需要为患者提供质量更高、更具个性化的医疗服务。
（5）经济限制 政府部门希望进一步降低医疗成本，鼓励创新。
在医疗保健与生命科学领域，存在4个“大数据池”。即制药及医疗设备研发数据、临床数据、活动和成本数据以及患者行为和情绪数据。要创造有价值的解决方案就需要对这四个大数据池进行集成。而针对这四大领域相应的解决方法是对医疗数据进行“二次利用”。
这其中包括：企业医疗分析，为医疗机构提供世界级的数据仓库解决方案；转译研究中心，为医学研究机构以及制药中心提供新技术的研究保障；健康科学网络，为制药公司、资产管理公司以及研究机构之间提供安全的数据共享；患者参与，通过收购加强医疗机构与患者之间的联系。
11）完整体系的建设
医疗机构的IT建设当中，还没有真正形成一个完整的体系，能够去收集并利用临床数据、成本数据、基因数据以及患者在网络中表达的情绪数据等，进而能够帮助医疗机构，对这些数据进行集成与分析，并针对每位患者创建一个360°的完整视图。