大数据正在改变世界上大多数行业，医疗行业也不例外。通过对医疗数据的分析，人类不仅可以预测流行病的爆发趋势，避免感染，降低医疗成本等，而且还可以使病人享受更方便的服务。医生往往都希望尽可能多地收集病人信息，尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。

　　到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。

　　这些记录通过安全的信息系统(究竟是否安全值得商榷)在不同的医疗机构之间共享。每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。数据收集方在数据存储、传输、使用中的安全隐患(泄露、损毁、篡改等);获得数据共享的第三方医疗机构在该数据存储、传输、使用中的安全隐患。医疗业的另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。

　　和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。

　　这项数据最终会提供给医院的管理人员，帮助他们预测接下来15天中所需要的医护人员“阵容”，为患者提供更加“对口”的服务，缩短他们的等待时间，同时也有利于为医护人员尽可能合理地安排工作量。一旦数据遭篡改，医护人员的排班管理将陷入混乱状态，影响医院的正常运行，甚至耽误患者的及时治疗。

　　另一个大数据在医疗业中的应用归功于AI的崛起。简单来说，人工智能技术通过算法和软件，分析复杂的医疗数据，达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验，例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。

　　在不使用键盘、显示器或鼠标的情况下，在人类大脑和计算机之间创建直接接口，将大幅提高肌萎缩侧索硬化或中风损伤患者的生活质量。AI是新一代放射工具的重要组成部分，通过“虚拟活检”帮助分析整个肿瘤情况，而不再通过一个小小的侵入性活检样本。AI在放射医疗领域的应用能够利用基于图像的算法来表现肿瘤的特性。

　　尤其是在发展中国家，精通放射学、超声波等领域的医护人员非常匮乏。AI能够在一定程度上完成原本需要人类参与的诊断行为。例如，AI成像工具可以筛选X射线，降低实际操作中对一个专业放射科医师的需求。AI还能够提高电子病历的录入效率。患者信息的电子录入需要耗费不少的时间与精力。

　　目前已具有一定可行性的做法是将病人的每一次看病记录都通过视频的形式记录下来，AI与机器学习通过检索视频中的信息获取更有价值的信息。此外，类似亚马逊Alexa这样的虚拟助手可以在患者的病床边输入实时信息，或帮助医护人员处理患者的常规请求，例如药物添加或通知检测结果。总之，AI能够大幅减轻医护工作者在管理方面的工作量。

　　机器既然能被好人利用，用于造福人类，也能被恶人控制，用于破坏社会安定。人工智能中的安全隐患不再局限于数据，我们所担忧的是这些模仿人类的机器被恶意黑客控制，作出违背道德伦理的举动。医学影像包括X射线、核磁共振成像、超声波等，这些都是医疗过程中的关键环节。

　　放射科医生往往需要单独查看每一个检查结果，不但形产生了巨大的工作量，同时也有可能耽误患者的最佳治疗时间。但是大数据能够完全改变他们的分析方式。例如，数十万张图像能够构建一个识别图像中模型的算法。这些模型则能够反之形成一个编号系统，帮助医生做出诊断。算法所能够研究的图像数量远远超出人类大脑，任何一个放射科医师穷尽一生也不可能与机器的运行速度和强度匹敌。