针对这种困境，科学家们想到了利用大数据来解决问题。在美国有大约5000多种处方药（远比一般人想象的少），过去每一种处方药都是用于当初针对的那些疾病的，比如治疗心脏病的药物就是用于心脏病的。但是，今天通过大数据统计研究发现，一款治疗心脏病的药物对于胃病的治疗效果明显。按照大数据的思维方式，我们应该先接受这个结论，再反过来找原因。基于这样的方法，找到治疗一种疾病的药品的组合，成本比以前研制新药成本要降低至少一个数量级，而时间可以缩短70-80%。根据著名生物系统专家、基因泰克公司董事长阿瑟∙李文森博士的估计，采用大数据有望实现针对每一位癌症患者量身定制药物和治疗方法，而成本可以降到每个人五千美元。

其次，基因科技和医疗诊断。2012年Google科学比赛的第一名授予了一位来自威斯康星的高中生，她通过对760万个乳腺癌患者的样本数据的机器学习，设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，来帮助医生对病人进行活检，其位置预测的准确率高达96%，超过目前专科医生的水平。可以讲，她的成功在很大程度上得益于大数据。这个例子只是众多通过IT技术来帮助疾病诊断的成功案例之一。一些类似的软件已经开始商用化。

大数据对医疗诊断的另一个主要的应用在于将人类的基因图谱和各种疾病联系起来，从而找到可能致病的基因并且设法修复。如果这件事情能够完成，那么不仅有希望治愈很多过去因为基因缺陷引起的绝症（比如癌症、帕金森综合症等），甚至有可能逆转人类的衰老过程。2013年，Google成立了它的医疗保健分公司Calico，并且聘请了李文森博士担任CEO，其第一期的投入已经高达10亿美元。据李文森博士介绍，采用传统的医学研究的方式，要想找到导致老年痴呆的基因并且找到治疗方法，在他有生之年（1950年出生）可能是看不到的，但是利用大数据，则有可能办到。

第三、医疗机器人。约翰∙霍普金斯大学的罗素∙泰勒教授是全世界最有权威的医疗机器人专家。根据他的专利制造的手术机器人达∙芬奇已经成功地在全世界进行了150万例的手术，包括前列腺摘除，心脏瓣膜修复等。据泰勒教授介绍这种造价两百万美元的机器人采用了非常多的跨学科的技术，具体到IT领域，其核心技术包括图像处理和图像识别，3D图像的复原，统计模型等等。为了制造这个机器人，科学家们从医学院里收集了大量的数据，建立各种模型，从而让它拥有了一个非常见多识广的大脑。相比医生，手术机器人最大的好处在于它的稳定性－－即不会因为情绪而影响手术效果。从2000年这种机器人被FDA批准使用后，目前全球已经装备了3000多台，其中三分之二在美国。在未来，这一类的医疗机器人会越来越多地被使用。

第四、可穿戴式设备改变生活习惯。在大数据时代，可穿戴式设备将扮演很多角色，和以往互相不关联的电子设备不同，它有可能将人一天24小时都连到互联网上。使用者（和背后的大数据公司）可以通过可穿戴式设备了解到每他的生活习惯和健康状况。这可以为疾病诊断提供准确的数据，试想一下，7天24小时监控的心跳和血压数据，一定比在医院一次测量的数据更加准确地反应了一个人的健康状况。每个人的健康数据将来还可以作为医疗保险收费的凭据，并且帮助人们养成一个良好的生活习惯。在美国，一些保险公司正在尝试给愿意使用可穿戴式设备，并且证明有良好生活习惯的人较低的保费。

可以预见，在不久的将来，IT技术尤其是大数据和机器智能技术在医疗保健上的应用会越来越多，并且将极大地改善人类的生活。

3.智能机器（机器人）

在2015年拉斯维加斯的消费电子产品展CES上，各厂家都用“所有东西皆智能（Smart Everything）”来吸引观众。当然，机器人（包括无人机）是展览会上的一个亮点。

无人机本身已经不是什么新鲜事，但是美国一家小公司SkyCatch则将它们的智能水平提到一个新的高度。这家公司让智能机的操作完全(比如换电池、换硬盘）由机器人来完成，用户只需要定义任务即可。苹果公司是SkyCatch的客户之一，目前租用无人机服务监控它的新总部施工情况，每天无人机要出动六、七次到工地上空拍摄出全部的工程进展录像和照片，能了解工地建设从第一天到最后一天全部的细节。

由于在地面为无人机服务的是是机器人，能派出的无人机的数量可以非常多，频率也可以非常高。如果我们把这件事想得远一点，无人机可以查出一个城市全部的违章建筑，任何地方的交通状况，对农业收成的估计、矿山和工地的勘察等等。如果把这种机器人能够做的事情再进一步扩展，变成为固定机翼的无人机装卸燃料，那么就构成了一直非常可怕的空军。

如果我们再把无人驾驶汽车看成一个种能在地面上行驶的机器人，那么它们经过改装，可以变成为反恐服务的巡逻车。当然，这些要以进一步的机器智能和大数据研究为基础。

当然，智能机器最关键的不在于可以移动的“四肢”，而在于它的大脑。在这超级“机器大脑”的控制下，智能机器可以完成很多人难以完成的事情，从在生产线上取代工人，到取代那些职业人士（金融、法律和医生）。这些在过去看似不可能的事情，今天正在发生。关于这一点，我们下面会详细论述。

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