在肿瘤研究领域，The Cancer Genome Atlas （TCGA）和The Cancer Imaging Archive （TCIA）也是两个重要的数据库。TCGA是癌症基因组学项目，已经对超过20,000个原发性癌症样本及其匹配的正常组织样本进行了多组学测序。TCGA数据库涵盖了33种不同的癌症类型，并整理了超过2.5PB的基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组数据等。这些数据可以用来识别癌症相关基因并发现潜在治疗靶点，大大提升了肿瘤诊断的准确率。TCIA提供了丰富的癌症医学图像数据，还提供了患者结局、治疗过程以及基因组学信息等，这些数据通常以集合的形式存储，根据疾病类型、图像模态（如MRI、CT、数字病理学等）分为不同集合并与患者关联。

中国也在积极推进医学数据库的建设，例如中国手术与麻醉队列（The China Surgery and Anesthesia Cohort, CSAC）是由四川大学华西生物医学大数据研究院联合华西医院麻醉手术中心牵头建设的临床示范队列项目，针对手术人群建设了标准化队列研究的数据收集及管理系统，目前收集和整合了约1.2万例受试者术前、术中、术后全周期多维医疗信息，同时采集血液、毛发等生物样本，是涵盖人群表型和基因信息的大数据平台。西南区域自然人群队列（China Multi-Ethnic Cohort study, CMEC）则纳入了西南地区汉族及6个少数民族约10万人，利用调查问卷获取健康登记信息并跟踪随访，为相关领域研究提供了丰富的数据资源。

类似的高质量数据库还有很多，表12-1汇总了当前具有代表性的临床研究数据库及其特点，涵盖医学文献、癌症基因组、人口队列等多个领域，是开展医学研究的重要数据源。