真正有用的医疗信息化系统不单单是贮存医疗档案，否则它就是一套“死系统”。业内人士建议引入大数据比对分析，从而让这套系统“复活”。举个例子，利用大数据进行挖掘后，医疗信息系统会提醒医生开处方时药物的过敏反应，或者会提供医疗措施的建议，告知医生患者需要注射疫苗，或根据医疗文献提醒医生患者最近的症状并不支持刚预约的成像检查。不仅如此，医疗信息系统还可用于人群监测，如对将会流行的传染病的早期症状加以监控，或对新上市的处方药的副作用加以关注。

随着我国区域卫生信息化的快速发展，电子病历的应用和共享将大行其道。如何存储快速增长的、海量的数据，如何对大数据进行分析处理，挖掘价值？这将成为医疗卫生信息化面临的挑战。

中国工程院院士邬贺铨介绍，所谓大数据是指在允许的时间里，无法用常规软件对数据进行抓取、管理和处理而产生的数据集合。医疗数据大体可以分为3种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，大量的数据属于业务过程中产生的文档等非结构化数据。

卫宁软件一名高管透露，随着信息化的推进，包括电子病历在内的各类健康数据，已经呈现出爆发性增长的态势，数据量是过去的数十倍。这一说法得到上海市卫生局一位负责人的印证，他告诉中国证券报记者，上海市正推进健康信息网工程建设，第一阶段联合了上海市六个区和34家三甲医院，半年时间，数据量已经超过12亿笔，每天的入库量是800万笔，每天以TB级的数据量增长。

这些数据包含大量的非结构化的数据，例如心电图、B超、CT、MR、CR、DR和DSA等。临床的大量影像文件是医生诊断的重要依据。医疗信息化需要将数据转化为宝贵的资源，有效地应用结构性和非结构性数据，从而创造最大价值。

例如，常规的电子病历系统并不包含数据分析功能，其核心部分，还只是患者个体就诊情况的记录。比如说电子病历并不能捕获关节手术接受者的疼痛和康复详情，但如果能够将相关的术后指标存入数据库，就可以帮助其他希望接受手术的患者了解自己可能获得的疗效。显然，通过数据和案例分析为患者确定个性化的医疗方案，比通过专项研究来达到这一目标更为快捷和经济。

邬贺铨介绍，大数据引入医疗信息化领域的第一个应用是临床诊断。“这首先体现在对病人的数据分析。”他说，精准地分析病人的体征、治疗费用和疗效数据，可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果，医生可更好地确定临床最有效、效益最好的治疗方法。

其次体现在临床决策系统。通过将医生处方和医疗专家库医学指导比较，系统可提醒医生避免出错，如药品不良反应、过度使用抗生素等，帮助医生降低医疗风险。“美国的一个儿科医院通过使用临床决策支持系统，两个月内减少了40%的药品不良反应。”他举例说。

最后是可以让临床医疗数据更加透明。邬贺铨介绍，美国疾控中心公布的医疗数据，可以帮助病人作出更明智的决定，从而选择性价比更高的治疗方案。“通过告诉病人多种不同的医疗方案，病人可以自己选择治疗方案。美国还公开发布不同医院的医疗质量和绩效数据，这有助于督促医院改进医疗服务质量。”邬贺铨评价道，“仅仅这个医疗临床决策系统，对美国来讲，一年就能减少1650亿美元医疗支出。”