在我们的身边，大数据无处不在，发挥着至关重要的作用：比如基础的高性能计算基础架构已经将依托于微型和纳米电子学、纳米材料的电信基础设施，以及附加存储能力的大规模网络联通起来，更好地为人类生活提供信息的便捷。高性能计算存储了所有信用卡交易的能力，所有的手机流量，所有电子邮件流量，视频和图像监视设备，卫星和地面遥感数据，大数据可以告知天气和气候总体各方面的广泛的网络。现在包括全基因组测序数据和大量的医学影像数据产生和存储了海量数据，这些数据可以告知我们的个人健康信息；测序技术正在推动高端数据分析的一场革命，使大数据的意义推向更准确的关于疾病的描述和疾病预测模型，通过大数据分析可以为患者提供及时的健康安全警示，以便作出最好的诊断和治疗方法的选择。
生物医学大数据分析采用人工智能技术对不同来源采集来的大数据信息进行整合分析，提出有助于医学临床决策的结果和建议。主要应用领域涉及到：
通过采用人工智能技术，自然语言处理技术和文本摘要技术等世界高精尖技术，整合大量文献数据库（例如pubmed）和专业领域研究历史数据，汇总分析并提炼出所需要的知识结构与基因蛋白信息，建立服务于实验研究所需要的基因蛋白目录。提供给实验计划决策人强有力和全面权威的咨询报告。
通过整合知识库数据，全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。
大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。利用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。
在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。将医院体检信息与各项指标与遗传学检测结果进行整合分析可以帮助识别哪些病人有疾病，例如患糖尿病，的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
通过对大型数据集(例如基因组数据，药物基因组学研究成果)的分析发展个性化治疗方案。这一应用将基于遗传变异、对特定疾病的易感性位点研究和对特殊药物的反应的关系进行综合，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素为治疗方案提供个性化指导。
通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。
大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。
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