虽然我们前面罗列了不少有关医疗数据的来源和积累，但实际当中，这些案例都或多或少存在着问题。甚至由于这些问题的存在，版本一里面这些比较浅层次的数据应用都还处于非常遥远的阶段。
数据的完整和有效性——互联网医疗毕竟是新兴事物，用户有接受程度和使用习惯的问题，而且硬件设备也存在功能和精准度的问题。这使得数据收集面临着不完整且缺乏连续性的问题，而且大多数硬件设备没有取得医疗资质，采集的数据也无法做医疗级应用。
数据处于割裂的状态——互联网医疗产品主要收集的是患者在医院的健康数据，而对医院内的数据鞭长莫及。加上医院与互联网医疗无法打通，这导致了医疗数据在院内院外割裂存在的状况。而且由于医院本身信息孤岛的问题，患者在不同医院求医的数据也是碎片化存在。
数据规模仍然非常小——作为大数据应用，目前的医疗数据采集规模根本达不到 “大” 的程度。一个是很多创业公司的数据都是从头积累，再一个是市场认知度仍然有限，最典型的就是基因检测，很多公司的样本量还处在几十个、几百个的水平。这使得目前的医疗数据基本无法实现商业化。
当然还有一个问题，段院长在他的文章里也指出了，就是医疗大数据并没有被认真对待，或者说挂羊头卖狗肉。我国的大多数互联网医疗公司打的仍然是医院号源的主意，仍然是一种快速变现的心态，也无怪乎令人感叹，“我们多数的移动医疗创新公司还在拼命的靠补贴靠地推在拉用户，在做挂号黄牛的生意，真的令人很失望。”
故事.版本二
关于医疗大数据，最令人兴奋的应用无疑还是在临床方面。比如时下最热门的精准医疗几乎火到没朋友。但精准医疗因为相对初级还跟数据应用关系不大，主要是取决于两点：要么是技术上取得特别重大的突破，要么是概念上找到特别唬人的方法。另外一个医疗大数据在临床上的应用，则是临床辅助诊断，或者更遥远一点，人工智能医生。