کاربردهای استخراج دانش از داده‌های حوزه سلامت بسیار زیاد است؛ که به تعدادی از آنان اشاره می‌کنیم:
1. یافتن داروهای جدید و پزشکی شخصی‌سازی‌شده
پیدا کردن یک فرمولاسیون جدید و ارائه آن به بازار، چیزی حدود 12 سال زمان و 2.6 میلیارد دلار هزینه می‌برد. صنعت دارو یکی از گران‌ترین صنایع حوزه سلامت می‌باشد و دلیل اصلی هزینه‌بر بودن آن، انجام آزمایش‌ها و فرآیندهای بسیار زیاد برای تولید داروهای بهتر و جدیدتر است. در صورتی که با استفاده از داده‌ها، می‌توان براساس نتایج داروهای قبلی و داده‌های ژنومیکس، چه در زمینه تولید دارو و چه در زمینه یافتن داروهای اختصاصی برای هر فرد فعالیت کرد.
2. پیشگیری از بیماریها و پیش‌بینی طغیان بیماری‌های جدید
مقالات بسیاری زیادی درباره نحوه رفتار بیماریها و نحوه وقوع آنان وجود دارد. چه بیماری‌های واگیر و چه بیماری‌های غیر واگیر از این قاعده مستثنی نیستند. نتایج داده‌های گوگل در سال‌های 2003، 2008 و 2012 نشان می‌دهد که پیش از تشخیص طغیان‌های بیماری‌های SARS و MERS و H1N1، تعداد بسیار زیادی از مردم در آن مناطق علائم آن را سرچ کرده بودند. این نشان می‌دهد که اگر استفاده از کلمات جستجو در آن زمان را می‌دانستیم، احتمالا بسیار زودتر میزان شیوع و بروز این بیماریها را متوجه می‌شدیم.
3. تشخیص بیماریها
یکی دیگر از کاربردهای استفاده از علم داده در سلامت، یافتن علائم همراه هر بیماری است. بر اساس داده‌هایی که در مقالات علمی وجود دارد و یا کلماتی که در موتورهای جستجو استفاده می‌شود، می‌توان ارتباط بین علائم مختلف و بیماریها را بهتر پیدا کرد. اینگونه پزشکان با استفاده از سامانه‌های Decision Support System یا DSS می‌توانند سریعتر و بهتر بیماریها ار تشخیص دهند.
در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط
دکتر فاطمه نعمت اللهی ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.
4. درمان
برای درمان یک فرد، درمانگر باید بتواند میزان عوارض، هزینه و بهبود شرایط فرد را تحمین بزند. به همین دلیل است که پزشکانی که بیشتر در طول طبابت خود بیمار دیده‌اند، در درمان بیماران جدیدشان موفق‌تر عمل می‌کنند. در صورتی که این شرایط می‌تواندبا استفاده از داده‌های موجود برای هر درمانگری وجود داشته باشد و بتوانند برنامه‌های بهتری با توجه به شرایط بیمار خود طراحی و اجرا کنند. در این میان، با توجه به پروژه ژنوم انسانی و اطلاعاتی که در آن پروژه نهفته است، حتی می‌توان پلن‌های درمانی را براساس اطلاعات ژنتیکی هر فرد شخصی‌سازی کرد تا روند درمانی با عوارض کمتر و تاثیر بیشتری طی شود.
5. مراقبت‌های پس از بستری
یکی دیگر از چالش‌های پس از بستری، مراقبت‌هایی است که بیماران باید نسبت به شرایط خود انجام دهند. به طور مثال پس از جراحی چه ریسک‌ها یا خطراتی برای بیماران وجود دارد که باید به آن‌ها توجه کنند؟ پزشک چه مواردی را باید گوش‌زد کند؟ در شرایطی احتمالا یک عارضه اورژانسی به وجود آمده است و فرد سریعتر باید به بیمارستان مراجعه کند؟ این‌ها اطلاعاتی است که در جال حاضر در دسترس است، اما از آن‌ها نتایج خاصی بدلیل عدم استفاده از علم داده به دست نیامده است.
موارد فوق تنها کاربردهای محدودی برای استفاده از علم داده در حوزه سلامت بودند. با توجه به میزان داده‌هایی که در این حوزه وجود دارد و همچنین اهمیت این بازار برای مردم، استفاده از علم داده باعث می‌شود هزینه‌های کلی این بازار کاهش یابد و زندگی با کیفیت‌تری برای بیماران و مردم به وجود بیاید.در این راستا با داشتن اطلاعات و داده های دقیق ،کمک بزرگی به پیشبرد اهداف و مسیر تله مدیسین خواهد شد و استارت آپ های سلامت نیز در مسیر بهتری گام خواهند برداشت.