大數據分析技術將在上述方面發揮特殊作用。
壹.疾病與健康研究
在疾病與健康的研究中，我們可以將其分為三個子方面:健康研究、亞健康研究和疾病研究。
1，健康研究
中國是壹個幅員遼闊的多民族國家。不同地區、不同人群的人有不同的基因和健康指標，同壹地區同壹人群的人在不同性別、不同年齡有不同的健康標準。深入研究和分析上述人群的健康規律，對醫療保健、健康促進、疾病防治具有重要的指導意義。例如:
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1.2在制定不同地區不同人群的參考值時，可以進壹步分析不同性別、不同年齡、不同季節健康指標的差異，以及重量比，從而完善適合中國人的全面系統的健康參考值。
1.3人類存在的內在平衡，使得每壹個可觀測的數據都有自己獨特的規律，只有基於經驗才能發現鈣磷常數等簡單規律，從而數據挖掘等大數據分析技術的應用，可以主動發現復雜、系統的人類醫學規律，大大提高疾病預防、治療和預後預測的技術水平，也對亞健康有了更科學的判斷依據，了解從健康到亞健康逐漸失衡的過程。
1.4分析孕婦孕期、產後和新生兒的健康數據，研究孕婦和新生兒的健康規律，開發孕婦和新生兒健康評估模型，對孕產婦和新生兒保健給予更科學的指導。
1.5分析挖掘兒童生長的體檢數據，研究兒童健康規律，分別開發兒童生長和因子的評價模型，適應中國幅員遼闊、人口眾多的特點，給兒童生長發育更科學的指導。
1.6對老年人的健康數據進行分析研究，研究老年人的健康特征，開發老年人健康的評價模型及影響因素，對老年人的健康養生給予更科學的指導。
1.7深入分析健康人群精神心理數據，制定健康人群精神心理參考標準，開發健康精神心理及影響因素評價模型，給予更科學的精神心理保健指導。
2.亞健康研究
世界衛生組織把身體沒有器質性病變，但有壹些功能性改變的狀態稱為“第三狀態”，也稱為“亞健康狀態”，主要包括:功能性改變，不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術無法發現病變；生活質量差，健康水平長期低下；病變部位外伴有慢性病的不健康體征。
對亞健康進行深入的分析和研究，對於維持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態，防治疾病具有重要意義。例如:
2.1研究亞健康與疾病的關系。研究各種可觀察指標(體檢數據)在亞健康中的權重及其在不同地區和人群中的分布。采用時間序列和線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的相關性。通過對亞健康體檢的數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型預測風險，進而建立疾病預測模型。
2.2研究亞健康與健康的關系。通過分析體檢人群的地域、職業、年齡等因素，研究健康人群和亞健康人群的最新分布情況。不同的人有不同的地域環境和生活習慣。加入相關外部數據(如職業、飲食、習慣、性格、愛好等)後。)除亞健康醫學指標外，還可以找出綜合因素對亞健康的影響，以及各自的權重和相關性，從而探討亞健康的成因，對亞健康的防治起到指導作用。
2.3研究亞健康的治療和預後。通過對亞健康治療和預後數據的分析，可以評估治療效果和最佳治療方案，進壹步開展亞健康治療和預後的研究，研究其與疾病的關系。
2.4精神心理亞健康研究。比如對常見的精神亞健康狀態如神經衰弱、抑郁、焦慮、強迫等進行總結、分析、挖掘，從而衍生出精神心理亞健康的新知識發現，探索精神疾病的成因，對精神疾病的防治起到指導作用。
2.5結合住院和社區健康管理的數據，分析因素權重，提取多個因素的特征，最終形成模型指導治療。理想的情況是個體化評估模型，為每個患者建立專門的預測模型。
3.疾病研究
在中國，嚴重危害人民健康的疾病包括:
傳染病，如肺結核、艾滋病、非典、禽流感、甲型流感H1N1等。
慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管疾病、心臟病、糖尿病等。
精神和心理疾病；
兒童的先天缺陷。
各種疾病患者的醫療數據和相關數據的研究和分析，對於各種疾病的預防和治療具有重要價值。例如:
3.1傳染病研究，如結核病、艾滋病、非典、禽流感、甲型流感(H1N1)。利用數據挖掘技術對傳染病數據進行分析，找出傳染病的發病規律，揭示傳染病的成因，進壹步探索傳染病的變異規律，建立傳染病的預測模型。
3.2慢性非傳染性疾病的研究，如惡性腫瘤、腦血管疾病、心臟病、糖尿病等疾病。利用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的發病原因，進壹步探索慢性常見病的並發癥規律，科學評價各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。
3.3精神疾病和心理疾病的研究。運用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術，對精神疾病和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多元集合中找出影響精神疾病和心理疾病的主要因素，從遺傳、後天影響和病理上探索精神疾病和心理疾病的成因，科學評價各種治療方案的療效，建立精神疾病和心理疾病的預測模型。
3.4兒童出生缺陷研究。利用大數據分析技術對兒童出生缺陷數據進行分析，從廣泛的大變量中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，從環境、遺傳、病理等多方面探索兒童出生缺陷的成因，建立兒童出生缺陷的預測模型。
3.5在線分析門診和住院數據的統計差異，尋找陽性病例，為研究提供素材，為科研的預實驗提供思路和準備。對住院數據進行多維度的分析和挖掘，橫向上可以達到單個疾病的水平，縱向上可以包括所有可觀察的數據，收集到的知識很可能啟發醫學專家做出新的發現。
3.6在線分析不同的治療方法和治療效果。結合大量收集的資料，綜合分析，盡量提前全面了解治療的臨床效果。
3.7在線分析藥物治療效果，評價治療效果、副作用及對其他疾病的影響。結合大量收集的數據，綜合分析，盡量提前全面了解新藥和老藥。目前，藥品不良反應主要依靠醫生的通知，這在很大程度上取決於醫生的專業性和敏感性，而在數據庫中使用數據挖掘和知識發現可以大大提高這項工作。
二、環境與健康研究
環境因素對健康造成的損害比其他健康損害更復雜，具有微觀性、慢性、長期性和不可逆性。環境健康的影響與公共利益密切相關，如果處理不當，環境健康損害會轉化為社會和經濟問題。環境與公共健康研究是基於對人類生態系統可持續發展的研究，關心人類現在和未來的健康與安全，從環境研究的角度關註社會經濟活動對人類身心健康的影響，探索危害人類健康的環境變化的防治措施。
大數據分析技術在環境健康研究中的應用，主要包括病例發現、發病機理和臨床治療研究、汙染源中各種環境疫情的防治和汙染路徑控制研究。例如:
1.應用大數據分析技術，研究環境因素對健康的影響，實施環境與健康壹體化監測，實現全國數據共享。
2.應用大數據分析技術，研究環境汙染對兒童的影響，從而解決環境導致的不健康和快速增加的疾病問題，進而給予兒童特別關註的環境和健康指導。
3.應用大數據分析技術對職業病和職業多發病進行預防和預測。對於各種職業的分布和嚴重程度，以及職業病的深入分析。它不僅包括傳統意義上的職業病，還包括不同職業的不同疾病分布及其在病因中的權重。此外，我們還可以分析不同職業的暴露特點，然後研究原因。
4.利用大數據分析技術開展空氣汙染研究，顯著改善城市人群呼吸道和過敏性疾病發病率。
5.應用大數據分析技術，開展噪聲汙染損害兒童聽力、幹擾學習能力的研究。
6.利用大數據分析技術，開展快餐業發展導致肥胖發病率上升，特別是營養不合理對兒童健康影響的研究。
7.應用大數據分析技術，研究轉基因生物技術的應用對自然生物和人類基因的潛在影響。
三。制藥生物技術與健康
生物技術涵蓋了生命科學的所有領域，而醫學生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、糧食、健康、環境、資源等問題都與它們密切相關。醫學生物技術最顯著的特點是將大量的新理念、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健。如全新的醫學影像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物芯片技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組和蛋白質組技術、生物信息學技術和中醫藥技術等。而他們的產品將極大地提高疾病預防、診斷、治療和藥物設計開發的水平，以及應急(。
以大數據分析技術為核心的生物信息學在眾多新技術構成的醫學生物技術中發揮著獨特的作用。例如:
1.利用生物信息技術存儲和獲取生物信息。
2.利用生物信息學技術進行基因序列比對、測序和拼接。
3.利用生物信息學技術進行基因預測。
4.利用生物信息學技術分析生物進化和系統發育。
5.利用生物信息學技術預測蛋白質和RAN的結構。
6.利用生物信息學技術進行分子設計和藥物設計。
7.利用生物信息學技術進行腫瘤分類和基因分析。
8.利用生物信息學技術，在生物分子水平上開展精神疾病的研究和基因分析。
9.利用生物信息學技術在生物分子水平上研究H1N1等傳染病。
第四，衛生宏觀決策支持
衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心，以數據挖掘為技術核心，以商業智能為展現工具的綜合性衛生信息平臺。它可以建立在醫院、區域衛生系統、國家衛生系統等各級衛生系統之上，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務績效，幫助各級決策者提供最佳的實施方案，讓他們有壹雙明察秋毫的眼睛，清楚地了解系統各方面的變化趨勢和業務得失。使系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各層級關系更加和諧，充分發揮各部門潛力，提高系統整體業務水平和經濟效益。利用商業智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，從不同的角度分析各種健康信息，比如基本的疫苗接種數據，傳染病報告等等。
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