近几十年来，随着医疗技术的发展，人们对获取、交换和使用医疗和健康数据的需求也在不断增加。这种数据包括病人的个人资料、病历、医学影像、遗传学和药品使用资料等。结合这些信息，医疗和健康组织可以有效地支持决策，从而支持有益的临床结果，改善健康护理质量和效率，为改善群众的健康状况增添新的助力。
因此，利用大数据分析和复杂的知识发现技术来研究医疗和健康数据信息是近来一直受到人们关注的热门话题。在大数据分析领域有许多挑战，主要挑战是让参与者保护病人的隐私，并推动可信的数据交换和共享，以支持安全可靠的信息收集、整合和共享给涉及的相关参与者（患者、政府机构、医疗机构以及药品制造商）。（以上完）
同时，研究者应该考虑如何从大量的数据中寻找有用的信息，以应用于消费者，政府和医疗工作者。在进行大数据分析时，有必要构建并使用许多不同的技术，以实现医疗信息交换，总结可以有效地分析和利用数据的洞见，从而开发出针对患者和社区需求的数据驱动的分析和决策，进行有效的病源预防，提高良好的健康状况，以及改善病人护理的服务质量。此外，研究者还可以通过算法和技术来提高数据分析的可信度，使大数据分析应用更加可靠。
总而言之，利用大数据分析和复杂的知识发现技术，虽然有许多技术挑战，但也会提供许多机遇，可以改善病人护理服务质量，改善群众健康状况，提供数据驱动的分析和决策，并确保数据的安全可靠性。
