目标：数百万人的健康记录、全基因组测序、成像、传感器、社会和公众可获得的数据的队列呈现出健康数字痕迹的快速扩增。本研究的目标是首次批判性总结转化心血管疾病研究的早期和晚期阶段大数据的挑战和潜力。
方法和结果：我们通过BigData @ Heart Consortium的文献评论和专业知识寻求范例。我们确定了一些巨大的挑战，包括：数据质量、了解数据存在的情况、使用数据的法律和道德框架、数据共享、建立和维护公众信任、制定疾病定义标准、开发可扩展、可复制科学的工具、具有新的跨学科技能的科学工作队伍。大健康记录数据的机遇包括：从出生到死亡、以及从分子到社会范围的更丰富的健康和疾病谱；加速对疾病因果关系和进展的认识、发现新机制以及与治疗相关的疾病亚表型、了解整个人群和整个卫生系统的健康和疾病、返回可操作的反馈循环以更高效地改进（并潜在地破坏）现有的研究和医疗模式。在早期的转化研究中，我们确定的范例包括：发现基本的生物学过程，例如将外显子组序列连接至终身电子健康记录（EHR）（例如人类敲除实验）；药物开发：药物靶标验证的基因组方法;精准医学：例如整合到医院电子病历中的DNA用于先发制人的药物基因组学。在晚期的转化研究中，我们确定的范例包括：将结果试验纳入临床护理的学习健康系统；以全天候多参数患者监测为基础，以公民为驱动的健康，改善多个EHR来源的结局和基于人群的联系，以获得更高分辨率的临床流行病学和公共健康。
结论
大量内在多样（“大”）EHR数据开始j扰乱心血管研究和医疗的本质。这些大数据有可能提高我们对与早期转化相关的疾病因果关系和分类的理解，并提供可操作的分析以改善健康和医疗保健。
