医药和医疗正在成为大数据的杀手应用。医药和医疗行业的管理者们已经意识到，Hadoop、机器学习、自然语言处理等新型数据分析技术是带来飞跃式发展的关键契机。

　　以下是正在改变医疗行业的八个大数据创新应用：

　　一、基因组学。这是大数据在医疗健康行业最经典的应用。基因测序的成本在不断降低，同时产生着海量数据。DNAnexus、Bina Technology、Appistry和NextBio等公司正通过高级算法和云计算来加速基因序列分析，让发现疾病的过程变得更快、更容易和更便宜。戴尔公司也为两个医疗研究中心提供计算力，根据每个孩子的不同基因信息，制定专门的小儿癌症治疗方案。

　　二、医生的BI。西雅图儿童医院的医护人员如今正在使用Tableau，可视化分析遍布医院各处的服务器和数据库里的数以TB计的数据。可视化数据分析不但帮助医护人员减少医疗事故，制定临床试验计划，而且还帮医院节省了300万美元的供应链成本。

　　三、语义搜索。想象你是一位医生，正需要了解一位新来的病人，或者想知道新治疗手段对哪些病人有效。但是病人病历散布在医院的各个部门，格式各异，更糟糕的是，各部门都用自己的术语创建病历。一家创业公司Apixio正在试图解决这个问题，Apixio将病历集中到云端，医生可通过语义搜索查找任何病历中的相关信息。

　　四、万能的Hadoop。Cloudera正在与西奈山医学院合作开发新的生物数据分析方法和系统。Cloudera还与FDA合作侦测多种药物组合的副作用，与埃默里大学合作帮助病历学家更准确地分析医疗影像。Cloudera的客户之一——Explorys的业务主要是聚合并分析医疗记录，而英特尔和NextBio则合作使用Hadoop处理基因数据。

　　五、IBM沃森(Watson)。IBM在医疗领域建树颇多，但最酷的莫过于与WellPoint合作将智力问答电视节目“危险边缘”的冠军系统(Watson)部署到医生的办公室里。Watson能“听懂”医生的自然语言问题，同时快速分析堆积如山的医疗研究数据给出答案。

　　六、疾病预防。如何能不通过昂贵的诊断技术就能诊断早期疾病是医学界的一大课题，Seton医疗机构目前已经能借助大数据做到这一点。例如充血性心脏衰竭的治疗费用非常高昂，通过数据分析，Seton的一个团队发现颈静脉曲张是导致充血性心脏衰竭的高危因素。(而颈静脉曲张的诊断几乎没有什么成本)

　　七、医院数据科学家。如今医疗技术公司Alliance Health Networks中也出现了一个新的职位：首席数据科学家。该公司提供医疗专业垂直社交网站，收购了医疗搜索数据库Medify，因此需要一位首席数据科学家来领导数据分析工作，向医疗专业用户提供有价值的反馈。

　　八、众包科学。医疗行业的受控实验往往昂贵而无效，于是人们开始琢磨能否从现实世界的鲜活数据着手。医疗众包领域最知名的公司当属社交网站PatientsLikeMe，该网站允许用户分享他们的治疗信息，用户也能从相似的患者的信息中发现更加符合自身情况的治疗手段。作为一个副产品，PatientsLikeme还能基于用户自愿分享的数据进行观测性实验。(传统方式的临床实验通常非常昂贵)

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