随着健康医疗信息化的普及，医疗领域产生了大量的数据集。这些数据集包含了患者的临床信息、医学影像、实验室检测结果、用药记录、健康监测数据等各种医疗相关信息。这些数据的积累为建立健康医疗大数据打下了基础，为提升医疗服务的质量、效率和个性化水平提供了丰富的资源。

医疗大数据平台的广泛应用标志着医疗行业进入了数字化和智能化的新阶段。利用了大数据技术和分析方法来处理、存储和分析医疗卫生领域的海量数据，以提供更好的医疗服务、优化决策和改善患者结果。这一趋势对于提高医疗服务的效率、精确性和可及性具有重要意义。

多源性（数据来源多样）： 医疗大数据来自各种不同的源头，包括医院信息系统、电子病历、实验室结果、影像学数据、生命体征监测、社交媒体、基因组学等。这些数据来源的多样性增加了数据的复杂性。

海量性（数据规模巨大）： 医疗领域产生的数据量庞大，涉及到大量患者的临床信息、医学影像、基因数据等。这种海量性要求采用大数据处理和分析技术来有效地存储、管理和分析这些数据。

多样性（数据类型多样）： 医疗大数据包含结构化数据（例如数据库中的表格数据）、半结构化数据（例如XML格式的文档）、非结构化数据（例如医生的笔记、图像、音频等）。这些不同类型的数据需要采用多样的处理和分析方法。

实时性（数据处理的及时性）： 医疗决策通常需要实时或接近实时的数据支持。例如，实时监测患者的生命体征、实时预警系统等需要对数据进行快速处理和分析。

复杂性（数据关联和挖掘的复杂性）： 医疗数据中存在复杂的关联关系，例如患者的病历信息、实验室结果、医学影像之间的关系。挖掘这些复杂关系需要使用先进的数据挖掘和分析技术。

隐私性和安全性（敏感信息的保护）： 医疗数据涉及患者的敏感信息，如个人身体状况、治疗记录等。因此，确保医疗大数据的隐私性和安全性是一个重要的特征，需要遵守相关法规和标准。

标准化（数据格式和交换标准）： 为了实现不同系统和机构之间的数据互操作性，医疗大数据需要采用一致的标准，例如HL7（医疗信息交换标准）和DICOM（数字影像和通信医疗标准）等。

个性化（针对个体的定制化分析和治疗）： 医疗大数据的分析和应用往往是面向个体的，以实现个性化医疗服务，根据患者的特定情况制定个性化的治疗计划。

医疗大数据平台的发展将在未来对医疗行业产生深远的影响，为提高医疗质量、降低成本以及实现智慧医疗目标提供了新的可能性。