一、大数据完备性要求与医疗数据割裂现状的矛盾
与其他行业相比较，医疗行业对数据的完备性要求非常高。医疗大数据的定义基本覆盖一个人的全生命周期，包括了个体的健康状况、生活习惯、诊疗行为、基因信息、心理健康、环境因素数据等。但是，全球医疗数据绝大多数以“数据孤岛”形式分散在各个医疗机构或相关部门。不同的医疗机构之间、医疗机构与其他相关机构之间，很难进行有效的数据交换和共享。比如政府、保险公司、医药公司、医疗设备供应商的数据互相隔离，无法有效融合，导致医疗数据完整性不够。
二、数据权属构成复杂 个人隐私缺乏有效保护
医疗数据来源较多，有多方的知识与智慧贡献，其权属构成及其复杂，不好划分。同时，在过度中心化的医疗数据管理模式下，缺乏对医疗数据使用的追踪与控制，很容易出现个人隐私数据的滥用、甚至篡改病人病历或诊断记录等问题。同时传统存储方式安全性欠佳，一个环节出现问题，数据安全即受到挑战，导致个人隐私医疗数据被泄露。
三、医学知识爆炸式增长 很难深度共享与流动
爆炸式增长的医疗知识与数据已经超越了人脑的处理能力，使医生很难综合所有相关信息对诊治方案进行决策。同时，静态的医学知识积累时间长，形成后很难进行提取，更难资产化以进行充分的共享与流动。这进一步加剧了由于资源分布不均衡导致的地区性医疗水平差异。另外，由于没有相应支持技术，一个方向的医疗知识形成后，其他医疗从业者很难参与并整合自己的知识，实现医疗知识系统的自我提升。
四、医疗大数据是重要战略资源
医疗大数据是重要的基础性战略资源，是破解目前医疗难题的重要尝试。无可否认，医疗行业从来就是数据密集型的行业，在这个生态环境中几乎一切的诊断和处理都可以产生数据。同时，对病情的诊断也需要通过长期大量的科学理论探索和实践检验来支撑。所以从医疗记录中获取类似案例经验(医疗知识)是医学习得的一个最好途径，这也是当年循证医学诞生的初衷。
医学与信息科学在过去数十年的相互交叉融合下，从医疗信息化到现在大数据驱动的精准医学，信息技术正在推动医疗方式和方法的革新，医疗数据实际上成为了一种新的生产要素。在医疗信息化与大数据目标化的热潮下，医疗健康大数据呈现爆炸式的增长：从复杂的高分辨率医疗成像数据，到简单的来自智能穿戴设备的实时医学数据，种种多源异构的医疗健康大数据正在飞速增长，医疗健康领域已经成为数据增长最快的领域之一，其体量巨大、类型复杂，实时产生形成了人类医疗的数字影像，对全世界的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。
LEBEN(同医)平台以技术体系为基础，区别医疗数据所有权、使用权和执行权，以形式化创建、验证智能合约，实现数据可信交换共享、可视化医疗知识交换。以业务应用驱动，打破了不同医疗机构、不同国家医疗体系之间的界限，提高全球整体医疗水平。
关于LEBEN(同医)：
LEBEN(同医)是一个以“数据可信交换”和“知识深度共享”为主要特点的医疗智能合约协作平台。我们研发出的可信计算技术，能够使交换过程中的数据不可复制、不可迁移、也不可见，以保证医疗数据可以进行跨机构、跨地区以及跨境的可信数据交换。同时，通过我们研发的另一项知识计算化技术，医生可以轻松地将自己的知识转换成智能合约，进行高效学习甚至在诊疗中提供辅助决策，这项技术将帮助医疗知识实现深度共享。随着可信数据应用开发和生态各方的加入，LEBEN(同医)将推动数据石油经济和均质化医疗快速发展，让数十亿人都获益。
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