大数据通过分析大型、复杂的数据集来发现模式、改进决策制定和个性化患者护理，从而支持医疗保健创新。现代医疗保健从电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、基因组测序和医学成像中生成大量数据。通过应用分布式存储系统（例如，Hadoop）和机器学习框架等计算工具，开发人员可以处理和分析这些数据，从而获得可操作的见解。例如，在历史患者数据上训练的预测分析模型可以预测疾病爆发或识别高风险患者，从而使医疗保健提供者能够更早地干预并更有效地分配资源。
一个关键应用是在精准医疗领域，大数据有助于根据个体患者定制治疗方案。基因组数据分析与临床记录相结合，使研究人员能够识别与特定疾病或药物反应相关的遗传标记。开发人员可以使用 Apache Spark 等工具构建管道，以高效地处理 TB 级的基因组数据。例如，癌症治疗算法现在整合了肿瘤 DNA 测序数据，以推荐靶向疗法，从而改善了传统的一刀切方法的效果。同样，可穿戴设备收集实时健康指标（例如，心率、血糖水平），可以对其进行分析以调整药物剂量或向患者和医生发出异常警报。
大数据还提高了医疗保健系统的运营效率。医院使用数据分析来优化床位分配、减少等待时间和预测设备维护需求。开发人员可以设计仪表板，汇总来自 EHR、物联网传感器和调度系统的数据以可视化趋势。例如，机器学习模型可以根据季节性模式或当地健康趋势预测患者入院率，从而更好地安排员工。此外，整合来自不同来源（例如，实验室结果、保险索赔）的数据有助于识别护理交付方面的低效率。FHIR（快速医疗保健互操作性资源）标准等工具支持系统之间的安全数据交换，从而减少信息孤岛并改善护理协调。通过专注于可扩展的架构和互操作性，开发人员在将原始数据转化为直接影响患者结果和医疗保健成本的解决方案方面发挥着关键作用。