1、数据安全和隐私保护：移动医疗涉及大量的个人健康数据，如医疗记录、病历、诊断结果等，这些数据的安全性和隐私保护是非常重要的。存在数据泄露、滥用、未经授权的访问等风险，需要加强相关的数据安全和隐私保护措施。
2、医疗app缺乏相关专业人士有调查结果显示，大部分医疗手机应用缺乏足够的证据支持应用中所提出的理论，并且大多数医疗手机应用缺乏相关专业人士的参与。医疗APP商业化太明显国内的医疗手机应用商业化模式明显，会让用户对其数据的可靠程度产生怀疑，对其销售商品的质量也难以把握。
3、移动医疗在我国却受到一定的局限性：3G网络的不给力、互联网带宽限制的影响、以及基层医院设备落后均不适合我们开展移动医疗。国外移动医疗的发展是建立在私人医生的基础之上，随便一个电话，简单一个email就可以解决除手术外的常见疾病。而我国患者群基数很大，尚处在一个看病难的时期。
4、移动医疗需要创造患者价值。因为目前患者在整个医疗生态体系中处于最弱势的地位，如果移动医疗能够有效平衡各方利益，最大的受益者就是患者。移动医疗前景：移动医疗有助改善看病难题，新医改启动以来，中国医疗卫生行业信息化的需求和发展潜力巨大。加快推进医疗卫生信息化业务，深耕医疗卫生行业成为行业焦点。
5、数据安全和隐私保护：移动医疗涉及大量的个人健康数据，如医疗记录、病历、诊断结果等，这些数据的安全性和隐私保护是非常重要的。创业过程中如果存在数据泄露、滥用、未经授权的访问等风险，那么加强相关的数据安全和隐私保护措施将是移动医疗创业者的一大难关。
移动医疗的普及：随着智能手机的普及和移动互联网的发展，移动医疗成为数字医疗服务市场的重要组成部分。患者可以通过手机应用进行在线问诊、预约挂号、健康管理等，方便快捷地获取医疗服务。 云医疗的兴起：云医疗是指将医疗数据存储于云端，实现数据共享和远程访问。
大数据医疗应用场景丰富，前景广阔 目前，医疗大数据的应用场景主要包括临床决策支持、健康及慢病管理、支付和定价、医药研収、医疗管理，服务对象涵盖居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险机构、公共健康管理部门等。
到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。人工智能在医疗领域的典型尝试包括：语音录入病例、医疗影像分析、综合性诊疗、身体健康管理、医疗机器人、医学药物研发等。
医疗大数据五大应用透视 医疗行业是较早运用大数据分析的传统行业之一。其中，五大医疗服务领域包括临床业务、网络平台、公众健康管理、远程病人监控、新药开发等，对大数据运用的深度和广度都走在了前面。大数据分析大幅度提高了医疗效果和用户满意度。
大数据社保行业的作用具体如下：（1）强化数据价值意识。社保数据是重要的信息资源，也是社会保险运行稳定的外在体现。
通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。
因为缺少有效的数据管理程序，捕获数据是医疗保健组织的最大妨碍之一。为了更有效地运用数据，数据有必要干净，准确，格式正确，以便可以在各种医疗保健系统中运用。现在，大多数患者记载都保存在集中式数据库中，以便快速，轻松地进行拜访，但真实的问题出在何时需要与外部医疗保健专业人员同享此信息。
首先，信息孤岛多方不协调，传统的数据共享解决方案需要各个医疗/科研机构将各自数据集中汇聚到统一的数据中心，但数据的主导权、管理权、运营权、使用权、共享权等，会带来较多的争议与不满，导致推动有较大阻碍。其次，数据共享缺乏隐私保护。
不确定性的度量问题 目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而则相对难一些。
技术成熟度与可靠性问题也是智能医疗不可忽视的挑战。尽管人工智能、大数据等技术在医疗领域的应用日益广泛，但其成熟度与稳定性仍有待验证。例如，AI辅助诊断系统在某些特定疾病的识别上可能表现出色，但在复杂病例或罕见病的诊断上可能存在局限性。
技术准确性与可靠性是另一个挑战，如何减少误诊和漏诊是亟待解决的问题。同时，AI对医患关系的影响也引发思考，如何维护良好的医患关系，提升服务质量是长期任务。展望未来，AI在医疗领域的趋势将呈现多元化。跨学科合作将成为推动技术进步的驱动力，个性化治疗方案将因基因测序和大数据应用而更加精准。
医疗大数据正逐渐成为推动医疗健康领域发展的强大动力。然而，其收集、存储、处理和分析过程也面临着隐私保护、数据安全、伦理法规等诸多挑战。因此，在充分利用医疗大数据潜力的同时，必须采取有效措施保护个人隐私，确保数据的安全合规使用，从而实现医疗大数据的可持续发展与社会价值的最大化。
