一、医疗健康领域的大数据有哪些来源？

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：

1、制药企业/生命科学

2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）

3、费用报销、利用率和欺诈监管

4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

二、以自身的就医体验说说大数据是如何影响医疗发展的？

随着大数据技术的不断发展，其在医疗领域的应用也越来越广泛。以下是大数据对医疗发展的一些影响：

1. 个性化医疗：通过对大量的医疗数据进行分析，医生可以更好地了解患者的病史、症状和治疗方案等信息，从而为患者提供更加个性化的医疗服务。

2. 疾病预测和预防：大数据分析可以帮助医生发现疾病的模式和趋势，从而预测疾病的发生和传播，并采取相应的预防措施。

3. 医疗质量评估：通过对医疗数据的分析，医生可以评估医疗质量和治疗效果，发现医疗过程中的问题和不足，并及时进行改进。

4. 医疗资源优化：大数据分析可以帮助医院和卫生部门更好地了解医疗资源的分配和使用情况，从而优化医疗资源的配置，提高医疗效率和质量。

5. 医疗创新：大数据分析可以为医疗创新提供数据支持，帮助医生和研究人员更好地了解疾病的机制和治疗方法，从而推动医疗技术的发展和创新。

以我个人的就医体验为例，我曾经因为咳嗽去看医生。医生在询问了我的症状和病史后，通过大数据分析，发现我的症状与某种特定的疾病有关联。于是，医生为我进行了相应的检查和治疗，最终成功地治愈了我的咳嗽。这个例子说明了大数据分析在医疗领域的应用，可以帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率。

总的来说，大数据技术在医疗领域的应用可以帮助提高医疗质量和效率，降低医疗成本，改善患者的就医体验。同时，大数据也为医疗创新提供了新的机遇和挑战。

三、医疗大数据商业模式？

相较人的决策而言，通过对医疗大数据的智能分析，在多条路径中高效选择找出最佳的决策路径，能有效提高医疗效率、降低医疗成本。大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

1.汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。2.个性化治疗通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。