医学大数据的应用
（一）推进健康医学大数据临床和科研应用
（1）依托现有资源建设一批心脑血管、肿瘤、老年病和儿科等临床医学数据示范中心，集成基因组学、蛋白质组学等国家医学大数据资源，构建临床决策支持系统。
（2）加强疑难疾病和慢性病管理等重点方面的研究，强化人口基因信息安全管理，推动精准医疗技术发展。
（3）围绕重大疾病临床用药研制、药物产业化共性关键技术等需求，建立药物副作用预测、创新药物研发数据融合共享机制，建立以基本药物为重点的药品临床综合评价体系。
（4）充分利用优势资源，优化生物医学大数据布局，依托国家临床医学研究中心和协同研究网络，系统加强临床和科研数据资源整合共享，提升医学科研能力及应用效能。
（二）加强健康医学大数据行业治理应用
（1）加强深化医药卫生体制改革评估监测，加强居民健康状况等重要数据精准统计和预测评价，有力支撑健康中国建设规划和决策。
（2）综合运用健康医学大数据资源和信息技术手段，健全医院评价体系，推动深化公立医院改革，完善现代医院管理制度，优化医疗卫生资源布局。加强医疗机构监管，健全对医疗、药品、耗材等收入构成及变化趋势的监测机制，协同医疗服务价格、医保支付、药品招标采购、药品使用等业务信息，助推医疗、医保、医药联动改革。
（3）医学大数据在医疗服务方面的应用包括诊疗方案成本效益分析、临床决策支持、比较效果研究、临床质量分析、合理用药分析、药物不良反应分析、医疗不良事件分析、医疗器械安全性分析与评价、患者行为预测等。
（三）智能健康管理应用
（1）智能健康管理应用包括患病风险预测、自我健康管理、健康评估预警、康复跟踪、健康处方制定、健康异常提醒、远程健康监测设备研发等。
（2）基于移动互联网和高通量生物组学技术产生的海量健康大数据，采用机器学习、生物信息挖掘和人工智能技术进行描述、预测与处方分析，对常见疾病的高风险人群进行大数据识别，实现全生命周期精准健康管理和有效干预。
（四）强化人口健康信息化与大数据风险预警和决策应用
（1）利用现有的健康医学大数据资源，采用先进的信息通信、数据融合及地理空间技术，强化突发公共卫生事件监测预警、紧急医学救援、综合指挥调度能力。
（2）以居民健康档案整合慢性病管理信息，强化动态监测与监管，实现数据交换和信息共享。
（3）加强重症精神疾病患者危险行为预警评估分析，完善传染病监测预警机制，加强流行病学分析、疫情研判和疾病预防控制。
（4）推进妇幼保健与计划生育服务管理资源整合与业务协同，实现妇女、儿童全生命周期医疗保健服务跨区域动态跟踪管理。
（5）构建国家和省、市食品安全风险监测信息系统，实现食源性疾病信息的实时上报，形成网络互联、信息共享的食品安全风险监测数据库。
（五）培育健康医学大数据应用新业态
（1）加强健康医疗海量数据存储清洗、分析挖掘、安全隐私保护等关键技术攻关。积极鼓励社会力量创新发展健康医疗业务，促进健康医疗业务与大数据技术深度融合，加快构建健康医学大数据产业链，不断推进健康医疗与养生、养老、家政等服务业协同发展。
（2）发展居家健康信息服务，规范网上药店和医药物流第三方配送等服务，推动中医药养生、健康养老、健康管理、健康咨询、健康文化、体育健身、健康医疗旅游、健康环境、健康饮食等产业发展。
（六）研制推广数字化健康医疗智能设备
支持研发与健康医疗相关的人工智能技术、生物三维（3D）打印技术、医用机器人、大型医疗设备、健康和康复辅助器械、可穿戴设备以及相关微型传感器件。加快研发成果转化，提高数字医疗设备、物联网设备、智能健康产品、中医功能状态检测与养生保健仪器设备的生产制造水平，促进健康医疗智能装备产业升级。
（七）精准医疗与医药研发
医学大数据在精准医疗与医药研发中的应用主要在基因组学、蛋白质组学、转录组学、结构基因组学、功能基因组学、药物靶标发现、新药研发等方面。