精品醫療大數據的分類與其他類型的大數據相比，醫療大數據幾乎包含了公民的所有個人信息，從最為隱密的身體、疾病信息，到個人生活軌跡，到住所、醫療保險、財產信息等等。而不同的個人信息對應不同的法律保護規則，因此有必要對醫療大數據進行法律分類。分類的前提是確定分類標準。鑒于本文旨在探討醫療大數據的法律規制，而法律規制的目的在于平衡個人權利與他人權利，即所謂“群己權界”。就醫療大數據而言，所謂個人權利主要是隱私保護，所謂他人權利主要是醫療大數據的所有者對大數據的合理使用。故按隱私的遠近和合理使用的風險，并結合現有法律規范，對醫療大數據，我試分類如下：(一)、病歷醫療大數據根據國家衛計委病歷書寫基本規范第一條的規定，病歷是指醫務人員在醫療活動過程中形成的文字、符號、圖表、影像、切片等資料的總和，包括門 (急)診病歷和住院病歷。病歷由醫生直接記載了公民的身體、疾病等最隱私信息，是公民行使人身保護權利時最重要的法律證據，國家對病歷的書寫、管理、使用也制定了最完善的法律規范，病歷數據有著不同于非病歷數據的顯著特點，因此宜單獨作為一個類別。當然并非所有的病歷都構成醫療大數據。通常情況下，門急診病歷由患者自己保管，住院病歷由醫院按份單獨保管，不會形成醫療大數據。但是，當這些病歷數據經由計算機大數據技術而被錄入、管理及分析時，卻可能構成醫療大數據。醫院采用電子病歷系統而形成的病歷，構成醫療大數據。此外，移動、互聯網醫療條件下，醫生經過移動端、電腦端對病人進行咨詢、會診、轉診等而形成的電子數據，或者在醫生建議下經由可穿戴設備而獲得的化驗、檢查數據等等，因為符合病歷的基本定義“醫務人員在醫療活動過程中形成的文字、符號、圖表、影像、切片等資料的總和”，故亦應當定義為病歷，由此形成的大數據，構成病歷醫療大數據。但是，病人自行購買、自行采集的可穿戴設備數據，大型自動化設備如CT儀、MRI儀、B超機、血透裝置、各種管腔介入治療儀、甚至是手術機器人等等，經這些設備的計算機程序自動運行而獲得的數據，比如CT掃描時獲得的各種身體參數，血透時獲得的即時體溫、血壓、血濾液的成份、密度等等，這些數據雖然亦很重要，但并未經過醫生主觀分析、采集而記入病歷中，與醫生的醫療行為無關，因此不能成為病歷，亦不構成病歷醫療大數據。此類數據，我歸之于下列的非病歷醫療大數據。當然非病歷醫療大數據不限于此。凡能定義成病歷的醫療大數據，其制作與管理，應當遵守國家關于病歷的法律規定，包括病歷書寫基本規范、醫療機構病歷管理規定、執業醫師法、侵權責任法、醫療事故處理條例等等。最基本的規范包括，對病歷中患者隱私的絕對保護，醫囑時間應當精確到分鐘，所有病歷的書寫者均應當實名，修改病歷應當保留原始痕跡并有醫生簽名，病歷應當隨時可被患者復制，應當保證能夠被封存，應當在法律規定的時限內完成相關病歷數據的錄入等等。(二)、非病歷醫療大數據病歷之外的其他醫療大數據，可稱之為非病歷醫療大數據。非病歷醫療數據與病歷醫療大數據的關鍵區別在于是否系醫生針對特定患者在診療行為中形成。非病歷醫療大數據的來源可包括：1、疾病診療過程中形成的非病歷醫療大數據，如前文所述，在CT、MRI、血透、腎透、DSA等檢查、治療過程中形成的相關參數，這些參數雖與人的身體健康相關，但卻不為醫生記入病歷，僅在計算機程序中儲存，不能歸入病歷醫療大數據，而應歸入非病歷醫療大數據。另外，患者在診療過程中形成的繳費數據包括醫保與非醫保，含醫院的收費細目、疾病譜等等，不會納入病歷，應歸入非病歷醫療大數據。在大數據條件下，這些數據可能被系統分析，而產生新的價值。2、患者在網絡購藥過程中形成的交易數據。在移動、互聯網條件下的購藥，有關藥品交易的名稱、價格、數量、病人信息等，自得成為大數據。這些在智能化終端形成的交易數據亦不會進入病歷，屬于非病