医疗大数据指的是通过收集、整合、管理和分析医疗领域所涉及的大量数据，为医疗机构、研究机构、保险公司、药企等提供更精准、更高效、更先进的服务。随着医疗信息化和互联网技术的快速发展，医疗大数据已成为医疗领域的一大热门话题。而医疗大数据的商业模式也愈加成熟，下面将从以下几个方面进行分析。
一、基础设施建设商业化模式
医疗大数据的收集需要庞大的数据存储和处理能力，因此，医疗大数据基础设施建设成为了医疗大数据商业化开发的第一个环节。市场上已有一些厂商提供医疗数据中心建设服务，包括数据存储、计算服务、数据调度、安全防护等，而这些服务的商业模式可以分成三种：
1. 建设运维类模式：这类商业模式主要提供基础设施搭建和管理服务，包括医疗数据中心、云计算服务、数据分布式存储等。
2. 数据增值类模式：通过对海量医疗数据进行处理和分析，提供高附加值的分析服务。比如深度学习、机器学习等技术的应用，可为医疗机构提供精准的诊断和治疗方案，为药企提供新药研发方向等。
3. 产品化服务模式：将医疗大数据处理成产品，提供医学图像分析、病理分析、家庭医疗等医疗服务产品。比如爱奇医疗、腾讯医疗等。
二、医疗数据交易平台商业化模式
医疗数据交易平台商业化模式是对医疗数据进行交易的一种商业模式。医疗机构可以将数据出售，药企可以购买数据进行研究和开发。目前国际上医疗数据交易平台比较有代表性的是美国 IMS Health 和 IBM Watson Health，国内比较有代表性的是盛大集团的医学序列数据库（MedSN）和药智数据的易点通。
该商业模式需要医疗机构或研究机构拥有海量的数据，而收益主要来源于数据交易、数据中介等。与此医疗数据交易平台也面临着数据隐私保护和规范管理的问题。
三、医疗AI商业化模式
人工智能（AI）技术已经成为医疗大数据商业化的重要驱动力。机器学习、深度学习等技术的应用可以帮助医生诊断、治疗和预测病情。相比于传统的医疗模式，医疗AI具备更高的效率和精度，可以节约医疗资源和人力成本，提高医疗质量和效果。
医疗AI商业化模式的发展可分为以下几个方向：
1. 病例匹配及患者预测：利用机器学