李彦宏：利用大数据的计算能力解决医疗难题

在16日的互联网大会全体会议上，李彦宏在发言中曾提出“移动互联网的时代已经结束，未来在人工智能”，一时引起热议。在今天的论坛上，他表示，从互联网角度来看，互联网+医疗可以分为四个层次：O2O服务、智能问诊、基因分析和基准医疗、药物研发。李彦宏提出，在基因分析和药物研发方面，大数据强大的计算能力可以帮助医生利用基因测序精确找到致病原因，并在数量庞大的医药化合物中找到靶点，从而解决越来越难的医疗难题。将深奥的医学知识变成简单的计算，这就是将人工智能真正应用到医疗和健康领域。

首先，大数据是什么？

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

　　适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

　　大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。

　　具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。二是数据类型多样。三是处理速度快。四是价值密度低。

　其次，大数据的作用

　　大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan，卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

　　第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

　　第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

　　第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。

　　第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。

　　众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。

最后，大数据分析普遍存在的方法理论有：

　　1。可视化分析。2。数据挖掘算法。3。预测性分析。4。语义引擎。5。数据质量和数据管理。

　　大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

　　随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。