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在醫療世界裡只有兩個力量佔據聚光燈下：醫生和客戶。無論是傳統醫療還是數字醫療一直爭論誰是中心，這個決定了產品出發點和商業模式，以及未來趨勢。有趣的是，很多堅持以客戶為中心的，由於內心的不確定與猶豫，一直在產品落地與專案執行情況上，向醫生為中心靠，搞的自我四不像。
因此大資料就是解決這個問題，首先它應該是個百萬級別的，比保險精算高一個當量級；未來應該高兩個當量級。其次，大資料應該是強融性的，比如我現在用100萬的資料推出下一個，即第100萬零1個的資料，這第100萬零1個的資料隨即進入這個資料庫，用作第100萬零2個資料分析的基礎。
我們用大資料觀點來看整個醫療行業，如果醫生是中心，在大資料的大圖裡，醫生應該是個點，醫生與醫生之間形成了線段，線段與線段連線成了三角形。客戶在哪裡？醫生的每個屬性就會分裂出來，形成並排的一系列節點，包括醫生的每個客戶就形成一個節點。每分裂出來一個節點，就多一個維度。
除此之外，客戶還有不同屬性，又多了至少一個當量級的維度，最後在大圖裡，一個醫生的點，散發出至少幾百個維度的節點，難度可想而知。其次，在基礎大圖的二維圖形中，醫生與醫生組成的大圖由於資料量過小，中國只有38萬醫生，全球所有信仰西醫有作用的醫生，包括赤腳，不會超過1000萬，這個在基礎大圖上剛開始做資料就遇到了資料天花板。因此從資料量上來看，從醫生出發的大資料也是瓶頸。
我們換一個角度，把客戶當作中心，在大資料的大圖裡，客戶是一個點，客戶與客戶連線成線段，線段與線段連線成三角形。醫生在哪裡？醫生變成一根線段，比如同一個醫生，或者好大夫的一次評價，被你認可或者質疑；醫生變成了客戶的一個屬性或者數個屬性，比如醫生會診後，對客戶下的一個慢病結論。
這樣客戶散發出的節點只在一個層面，是可以計數的維度，比剛才難度降低了幾十個當量級，也就是人類可以更早用於實踐。其次，在基礎大圖的二維影像裡，患者與患者在整個healthcare這個無限遊戲裡，有60億的資料量，只要用心做，一個資料平臺一開始就是百萬級別，沒有瓶頸。
綜上，從實施難度與資料當量的大資料觀點來看，在數字化醫療時代，如果未來你想借助大資料為你的healthcare客戶服務，甚至開發一個個性化的支付體系，你只能把客戶真正放在中心。
摘：領醫創造