在剛剛過去的世界盃期間，沒有章魚保羅，沒有球王貝利，球迷們是如何保證在球賽預測上搶佔勝機穩操勝券？——值得萬千球迷慶幸的是，大數據邂逅了本次世界盃。依靠科學的算法數據分析，百度、高盛、谷歌、微軟構成了本屆世界盃「瘋狂猜球」比賽的陣容，各種「詭異」比分結果出來後，小夥伴們一次又一次驚 呆拜服於這些運營商軟體基於大數據的神預測。時下，大數據正如潮水般湧入各行各業，並有愈演愈烈之勢。
生物醫療領域的大數據應用又面臨怎樣的局面？生物醫療大數據的出路在哪？去路又在哪裡？
生物醫療大數據普遍很「重」
隨著生物科技和醫療技術的迅猛發展，高通量手段的成熟，生物醫療行業的大數據急劇膨脹。然而，與其它行業的數據不同，生物醫療行業的數據呈現分散，破碎，低透明度，以及意義尚等解析等特徵。生物醫療行業的數據普遍很「重」，與擁有輕而易於解析特質的其它行業數據明顯區分開來，表現出信息量超大，不同的解析策略可能得出豐富的結果等特徵
由於生物醫療領域大數據自身的這些特點，計算往往比較複雜，傳統生物醫療計算依靠手工進行環境部導致耗時耗力，且效率低下；傳統IT服務從設備採購到安裝調試，需要數月的時間，難以及時響應業務的變化。隨著生物醫療生物醫療行業數據迅速增長，歷史數據又要長期保存，IT投入和維護成本逐年增加已逐漸成為企業的一大負擔。IT技術儼然成為了大數據時代下生物醫療發展之路上的絆腳石
生物醫療大數據出路——雲計算
雲計算或可在生物醫療領域成為攻克大數據IT關卡的絕殺武器。雲計算平臺可向用戶提供彈性海量的計算、存儲資源，適用於生物醫療行業業務的大規模計算處理，助用戶快速部署和管理大規模可擴展的IT基礎設施資源。憑藉安全、快速等特點成為當下生物醫療大數據發展的不二出路。
在現階段，雲計算平臺為支撐大數據的快速管理與分析應滿足哪些新的要求？企業對雲平臺進行規劃時如何將大數據需求考慮在內？在即將召開的2014生物醫療大數據高峰論壇上， 來自VMware公司大中華區的技術總監張振倫先生將現場與大家進行深入探討。專注「大數據對雲計算平臺的要求」、「如何通 過雲計算來更好的為大數據應用來服務」等問題來闡述大數據和雲計算平臺強強聯合的最佳形態，探討雲計算為生物醫療技術的進步提供最大支撐的可能性。
之外，論壇還將就醫療大數據收集與分析的規範、「端-雲-端」的處理，以及醫療大數據之於臨床應用的意義等解讀。
生物醫療大數據去路——疾病預防與健康管理
隨著核酸測序技術的飛速發展，基因組數據的積累速度史無前例，也為我們充分挖掘和利用基因 組數據提供了海量的信息源，利用這些海量數據研究者可繪就清晰的健康譜圖，實現對人類健康的主動預防及管理。網際網路技術也將促進人們對健康數據的管理與應 用，如，Google團隊根據人們日常的搜索詞彙聚的大數據已實現較精確地預測季節性流感的流行，並為用戶提供搜索詞的基礎數據，供研究者用於其他類似研 究。
在人體海量數據產生的基礎上，研究員楊瑞馥認為，網際網路技術的發展，以及新世紀醫療保健 模式從中心級醫院回歸家庭的轉變，都將促進人類疾病預防與健康管理模式發生轉變。「大數據、網際網路和家庭保健新技術的完美結合將為人類健康管理做出積極的貢獻」
楊瑞馥為軍事醫學科學院微生物流行病研究所研究員，曾獲國家自然科學基金傑出青年基金，並擔任973項目首席科學家。主要從事細菌菌基因組學、進化 與致病機制和微生物法醫學基礎資料庫的研究。近年來，在New England Journal of Medicine， Nature Genetics， PNAS等雜誌發表學術SCI論文100餘篇，他引超過3000次，H因子32，主編專著6部。
在即將召開的2014生物醫療大數據高峰論壇（9月18-19）上楊瑞馥將為我們帶來「大數據、疾病預防與健康管理」的主題報告。更多詳情前瞻http://www.bioon.com/z/2014Biomedical/