如何理解医疗大数据？

大数据技术在医疗行业的包含以下方向：临床数据对比；药品研发；临床决策支持；实时统计分析；基本药物临床应用分析；远程病人数据分析；人口统计学分析；新农合基金数据分析；就诊行为分析；新的服务模式等。
大数据在医疗领域中所扮演的角色正在被不断地放大，在医疗领域的基本应用过程如下：
1、搜集和聚合来自各个来源的巨量患者信息；
2、以各种目的导向出发，分析搜集到的信息，比如优化患者的诊疗、提高医疗体系的效率；
3、应用数据分析的结果，改善患者的治疗，提高医疗系统的投资回报率；

医疗大数据还是属于大数据，也就是具备5V特性：
（1）Volume：数据量大，即采集、存储和计算的数据量都非常大。医疗行业数据最核心的是电子病历的数据，举个例子：一个大型三甲医院10年的门诊病历，按每年300万门诊量，10年就是3000万份电子病历，拿来做自然语言处理后形成知识图谱，可以做成医院专用的智能问诊库，更何况如果是多个医院的数据呢？
（2）Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。临床决策支持系统就需要这个特性，背后依托的就是快速增长的诊疗数据
（3）Variety：种类和来源多样化。医院数据文本、图像居多，还有视频，现在很多科研项目都是在做多模态数据研究。
（4）Value：数据价值密度相对较低。医疗数据分散在各个系统，密度较低，特别是住院病历纯文本数据，需要做自然语言处理。
（5）Veracity：数据的准确性和可信赖度高，即数据的质量高。这是需要努力的方向，医院数据质量要逐步提升。
您的问题是如何筛选有用的数据，实际上就是找到符合5V特性的数据。