大数据正在深刻影响各种商业变革，包括农业领域、金融领域、娱乐领域以及医疗领域。随着基因测序成本等的急剧下降和移动医疗的兴起，数字和医疗的高度融合，大数据背景下的IT将超越提升效率和降低成本的支撑地位，成为医学创新的核心竞争力和重新定义市场的制高点。

3月15日上午，在由中关村移动互联网产业联盟和生物谷共同主办的2014移动医疗健康峰会上，华为技术有限公司华为云服务CTO蒋建平在会上作了"云服务助力生物医学大数据创新的思考"的报告。蒋建平详细解读了云服务在医学大数据上的应用趋势。

大数据背景下的医疗健康

医学大数据主要来源于生命科学(如高通量测序)、制药企业(药物研发)、临床医疗(EMR，HIS、PACS)、社交网络及智能健康终端(个人移动健康应用)等。这些数据主要应用于临床决策和应用、医保控费和防诈骗、健康管理、个性化医疗和创新医疗服务等领域。

医学大数据的应用主要体现在三个层面：提升效率、整合分享和协作创新。应用场景主要有以下三个方面：

1、数字医院：临床决策等——以EMR为中心沟通融合，提升效率和患者满意度;

2、区域卫生信息化健康管理——以居民EMR和健康档案为核心，共享医疗资源和提高健康意识;

3、个性化医疗健康——以“个体”医学数据为核心，通过开放数据服务，创新医疗，提供真正的个性化健康管理

医学大数据目前面临的挑战是：传统IT架构和供应模式失效。主要体现在计算、存储、网络和数据库瓶颈：传统架构和供应模式不能满足低成本趋势;Scale-Up伸缩性已到极限;离线少量数据分析能力不能满足海量数据实时分析趋势;关系型结构化数据处理不能满足非结构化数据处理要求。

在这种形势下，驱动了IT技术的变化。大数据驱动IT技术变化大致有三个趋势：从批量处理到实时分析;深度自助分析推动数据仓库变革;流式处理：大数据环境下，海量异构数据整合和流式以及低时延ETL融合是关键挑战。而混合IT架构成为支撑医学大数据应用的主流。

云服务—医学大数据应用的天作之合

医学大数据典型IT需求有：满足海量存储和计算的需求、支持不确定的负载变化(高峰、低谷)、数据采集的特殊带宽和IP需求、混合数据类型场景，混合IT架构支撑、大量计算和存储节点的开通和管理等。

云服务天然是一种分布式去IOE架构，匹配去IOE大数据场景。而云服务的特点是：计算、存储资源水平扩容，分钟级开通，全球分布;根据负载弹性按需伸缩，最优组合不同计费模式资源;动态流量分配，弹性IP满足互联网数据采集需求;多样化计算规格和多类型存储服务，混合云能力;API和自助控制台，从容开通和管理海量集群资源等。

相比IT自建模式，云服务的海量低成本资源池、弹性伸缩、按需供应按需付费、自助服务等特点，使其成为医疗大数据应用的天作之合。

云服务以自助方式一站式提供大数据所需的基础设施，按需使用按需付费。主要体现在以下几个方面：

1、全面降低TCO：规模效应和效率持续降低成本;运营支出取代资本支出;多种定价模式优化成本;大幅降低运维成本。

2、不必再操心容量，按负载弹性伸缩

3、按需即时供应，数分钟遍布全球

4、资源优先到业务优先，专注创新

因此，云服务天生适合医学大数据应用场景。医学大数据的本质是对数据中蕴含的巨大价值的掌控和应用创新能力。医学行业应把核心精力放在大数据应用创新上，优化组合传统IT、私有云和云服务，摆脱资源束缚，实现业务优先。