4V(Volume，Variety，Velocity，Value)特征外，因其行业背景衍生出的大数据特征：

（1）基数规模大。互联网医疗在居民中的渗透率达到10%以上，每个个体不同维度的医疗信息多而大，特别是一些检验检查图像、视频等占据空间大。

（2）增长速度快。越来越多的患者、医生使用互联网医疗相关产品，每天海量在线实时数据持续增多。

（3）价值密度低。虽然互联网医疗大数据的价值潜力巨大，但是不可否认的是，相比于数据体量，其价值密度很低，很多数据都是无效数据或干扰数据。

（4）数据结构多态。 不管是用户健康数据、还是患者的病历数据，包括了纯数字、信号、图像、文字等多种结构的数据信息，并且有关疾病的表达具有主观性，都呈现出互联网医疗大数据结构多态的特征。

（5）不完整性。虽然互联网医疗平台能够记录用户的健康信息、就诊信息、病历信息等信息数据，但是大量的数据表达还是不确定性的，特别是一些手工输入数据，医疗信息数据库不能全面反映任何疾病信息，疾病描述也会有偏差。

（6）隐私性。个人健康信息属于个人隐私，特别是在移动互联网时代，信息传播更便捷迅速，医疗数据隐私保护显得尤为重要。

三互联网医疗大数据价值延伸

经过大数据的原始积累，互联网医疗初步形成了“以个人健康数据”为核心的医疗大数据雏形——从个人基本信息到诊疗内容、从疾病知识库到药品效果反馈，从慢病监测到个人健康指标，这些由互联网医疗平台积累的大数据存在巨大的价值挖掘潜力。各个互联网医疗企业开始致力于开发医疗大数据服务这块处女地，延伸互联网医疗价值链。通过对互联网医疗大数据的来源分类，其价值可在以下几个方向发挥积极作用：

（1）服务大众。不管是改善患者就医体验的基础互联网医疗平台，还是互联网个人健康监测大数据分析平台，在大众的疾病与健康管理方面都发挥着重要作用。比较突出的是从预约挂号到在线支付的全流程患者移动服务平台与慢病管理平台，患者移动服务平台可以帮助患者自诊，精准匹配医院科室，个性化用药等，慢病管理平台可以帮助心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢病患者自我干预、管理，提供健康预警及健康宣教