资本市场在不断加大对医疗大数据行业的投入，技术进步中
2016年，健康医疗类大数据投融资事件已达到66起，2018年，健康医疗大数据仅在第一季度便发生了35起投融资事件。2017年辅助决策类共发生17次投融资事件，2018年第一季度共5起，预计未来将会有更多资本进入该领域。
随着技术的不断进步和基因测序等需求的日趋增长，基因测序、穿戴设备等数据采集的成本有所下降，数据呈爆发性增长，进一步为大数据的分析和应用提供深厚的基础和肥沃的土壤。
医疗企业在大数据应用上的不同打法形成自身核心竞争力，应用进步中
由于我国医疗大数据起步较晚，该行业的市场空白较多，许多企业布局医疗大数据市场相对容易，纷纷在产业的上中下游发力。
致力于集成和标准化平台建设的源启科技，凭借PowerNT技术为医院搭建外联平台，从自主服务、银行交易到预约挂号，形成医院对外信息交互和接口适配的信息枢纽。目前，该平台已接入国内200余家医院。另，作为中国医疗影像人工智能的先行者，推想科技通过大量的高质量数据学习，推出了AI-CT、AI-DR等一系列人工智能辅助筛查产品，并在国内诸多知名医院落地使用，其精准高效的检出结果将医生从繁重的工作中解放出来，大大提高了医生的工作效率。而平安好医生则是借助自身的AI+医疗技术，打造了覆盖诊前、诊中、诊后，以及健康管理全部环节的医疗健康服务平台，形成了由在线家庭医生服务、消费型医疗服务、健康商城、健康管理和互动四大业务组成的一站式医疗健康服务链。
在对大数据应用的探索中，医疗企业的着力点各具特色，形成自身的核心竞争力。但目前医疗大数据行业还处于建设初期，对企业而言这既是机遇，又将面临在实际应用和商业落地过程中的重重掣肘。如何将大数据的应用商业化，并转动商业模式，避免大数据泡沫，这些仍然是众医疗大数据企业需要认真做的功课。
北京中医药大学东方医院教授韦云表示，我国医疗大数据的利用率仍然太低
医疗行业本就属于数据密集型行业，在信息技术日新月异的时代下，数据积累更是呈现爆发式增长。根据IDC Digital的预测，截至2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。然而，纵使医疗大数据在数据积累上具有优势，但在数据应用上，却远远落后于互联网、金融等信息化程度更好的行业。
“医疗大数据已经做了十几年，但现在各个医院的大量信息还是完全沉默在那里。”北京中医药大学东方医院教授、信息管理处处长韦云表示，我国医疗大数据的利用率仍然太低。
目前，我国数据化的标准还不够统一，且数据缺乏交互性。虽然我国已相继出台一系列数据信息化建设标准，但实际落地情况参差不齐。每家医院的信息化工作都涉及几十个厂家，对数据采集、存储等标准每个厂家都自成体系。患者因就医地点的不同，其生理数据往往会存于不同的系统内，而各个系统之间又难以做到无缝衔接，信息共享遭遇阻碍。而对于服务方和制药企业，可能会担心数据有暴露企业盈利模式的风险而不愿与支付方共享更多数据。数据缺乏统一的标准和共享机制，使得我国的海量数据有相当一部分还在“沉默”，无法转化为大数据。
全国政协委员、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波认为，大问题是人才短缺
近年来，奔赴医疗大数据市场的玩家数量与日俱增，大数据在医疗行业的细分应用较多，因此玩家们在市场的布局不尽相同，互联网平台、基因细胞、医疗人工智能等均有不少参与者。然而，当人们争先恐后进入此热门领域时，却不得不面对这样一个尴尬事实：人工智能与医学的结合是一个“医学知识输入—机器学习—临床应用—辅助医学新发现—医学新知识输入”的循环过程，应当遵循这种相互反哺的过程。可是，纵观当下的医学AI研究项目，很多都未沿着此路径前行。
技术赋能医疗已是如火如荼，可是医学AI还未建立起跨学科的统一学术体系。医疗大数据领域缺乏熟悉医学和大数据的复合型人才自是不言而喻。“临床医学和计算机各自有成熟的学术体系和研究方法，双方缺乏了解，医学工作者和计算机专家之间表述与理解存在偏差，甚至出现‘鸡同鸭讲’的现象。”全国政协委员、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波如是说道。
