雖然語音電子血壓計貼牌大數據一直是各方關注的重點，但是，數據難以融合以及機構數據本身難以獲取的問題，中國一直缺乏針對臨床數據的有效分析和應用

從獲取渠道上來看，真正對語音電子血壓計貼牌有意義的數據必須是來自醫療機構的臨床數據，過去幾年市場上概念炒作得極熱的來自C端，由用戶上傳的數據并不具備臨床科學研究價值，其他商業化機構如檢驗中心和體檢中心的數據因為過于片面，不涉及治療或者不全面不連貫等問題，也不是合適的大數據獲取渠道。有意義的臨床數據只能來源于醫療機構。這也是大數據獲取的困難點，未來比較有可能的獲取手段是由支付方推動，在控制費用、片區醫療機構數據整合的大環境下，進行數據獲取。基于這些有意義的臨床數據所進行的分析才能對支付方、服務方和產品方真正有意義。

在數據清理統一之后，建立符合語音電子血壓計貼牌需求的數據分析模塊將是這一數據分析鏈條上最后一環。數據分析模型的建立需要滿足兩個條件，一是能夠為市場所用，未來最有動力的將是支付方，最迫切希望看到控制費用的效果，也是最直接的利益關聯者。數據在提示費用控制、風險預警的時候必須能夠直接被市場運用，而不是僅僅做出提示。第二個條件也是基于第一個條件之上的，就是數據模型在實際執行中必須能夠做到和干預結合，通過實時干預的辦法節省費用是支付方最愿意看到的應用效果，比如根據病人的風險等級匹配相應所需的措施，或聯通服務方進行警示。