这就是医疗大数据最基础、最庞大的原始数据资源。
2.临床医疗研究和实验室数据
临床和实验室数据整合在一起，使得医疗机构面临的数据增长非常快，一张普通CT图像含有大约150MB的数据，一个标准的病理图则接近5GB。
如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院累积的数据量就可达数万亿字节甚至数千万亿字节(PB)之多。
3.制药企业和生命科学
药物研发所产生的数据是相当密集的，对于中小型的企业也在百亿字节（TB）以上的。
在生命科学领域，随着计算能力和基因测序能力逐步增加，美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森·鲍比就认为，到2015年，将会有5000万人拥有个人基因图谱，而一个基因组序列文件大小约为750MB。
4.智能穿戴设备带来的健康管理
随着移动设备和移动互联网的飞速发展，便携式的可穿戴医疗设备正在普及，个体健康信息都将可以直接连入互联网，由此将实现对个人健康数据随时随地的采集，而带来的数据信息量将更是不可估量的。
三、医疗大数据的价值1.服务居民
居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。妙健康提供了专业的医生团队，能够在线帮助用户解决各种病症，进行健康指导。
居民也可以在其掌上药房购买日常所需药品，方便快捷。
2.服务医生
3.服务科研
包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群、建立个人健康医疗档案等。
个人健康医疗档案的建立，能够让个人医疗信息共享，让医生能直接快捷地了解患者既往病史，避免了重复问诊的现象，使患者能够及时有效地接受治疗。
4.服务管理机构
规范性用药评价；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，临床路径的优化等。
5.公众健康服务
包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。通过数据采集、风险评估、健康干预等方式来为客户提供健康管理等一系列服务服务。
四、医疗大数据的现状1.数据异构
多平台，多种接口，数据类型没有一个标准，只能是点对点的对接大量数据，内容冗杂、过程繁复、速度缓慢。
2.主题分散性
就诊信息分布在不同的平台上，不能够形成以患者为中心的所有电子化就诊信息集成，不能提供完整、全面、准确、及时的患者临床信息。
3.数据量大
在大数据背景下，行业应用的数据量通常都以亿级别计算，存储通常在TB/PB级别甚至更多。
4.数据多态
数据模型在数据出现之后才能确定，数据模型随着数据量增长不断演变。
五、建立医疗大数据资产目录
依据卫生部信息化工作领导小组办公室卫生部统计信息中心2011年3月发布的《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案——业务部分》所示：
1.临床服务域
包含12个二级类目：患者标识、患者服务、入出转、医嘱、病历文书、护理文书、检验、检查、手术麻醉、治疗、输血、健康体检，业务子域共计26个。
2.医院管理域
包含4个二级类目：医疗管理、人力资源管理、财务管理、物资及后勤服务管理。共有业务子域共26个。
3.平台应用域
包含5个二级类目：区域医疗协同、管理决策、临床决策、公共卫生信息上报、患者公众服务。共有业务子域20个。
根据临床服务、医院管理、平台应用三域，梳理建设以业务活动为核心的数据资产目录，根据业务活动主题梳理数据元标识符，保证每一个数据元的标识符具有唯一性（基本数据集：城乡居民健康档案、疾病管理、医疗服务、电子病历等）。
六、从业务系统中抽取数据
关联映射业务系统表字段，并创建调度任务，如图五：
映射多表情况下，需要选择关联表主外键字段，如图六：
调度任务可支持针对单表、全表，历史数据抽取，实时数据监听抽取俩种模式，如果图七：
七、数据质量质控
具有对数据质量进行评估的完整的指标体系，至少应该有完整性（事件、表单、记录、表项）、一致性（主数据一致性、逻辑一致性）、唯一性（无二义冗余、指标及计算口径）、及时性、原始性、可溯源性及可测量性。
八、数据中台建设
根据数据资产目录快速定位业务主题，如图八：
根据不同业务场景，自定义勾选数据元名称，自动生成API或新的主题库（数据集市）。
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