爱华网大数据及大数据技术的出现，使得各行各业面临着新的变革，这些变革或者大大推进了行业的发展，或者逐渐颠覆传统的运行和发展模式。
医学大数据颠覆传统医疗
传统的物质世界，因为时空限制，信息是严重不对称的。我们以往很多的商业模式都是基于信息不对称的物质世界而建立的，很多商业模式都是因为赚取信息不对称的利润而生存，如电视台、报纸、网络等广告模式。当世界上的人、事、物都因为产生大量数据而构建起关联关系，让人类获得了无限的信息对称，一切基于信息不对称的物质世界而建立的商业模式势必获得变革。未来主流的商业模式之一，将是以大数据为基础的产业互联网。
医疗行业也是一样，医学大数据广泛涉及人类健康相关的各个领域，如临床医疗、公共卫生、医药研发、医疗市场、健康管理、气候与环境、精神与心理学、人类遗传学与组学、社会人口学等等。
一般地讲，大数据具有“4V”特征：
1.数据容量-Volume大，常常在PB(1PB=250B)级以上;
2.数据种类-Variety多，常常具有不同的数据类型(结构化、半结构化和非结构化)和数据来源;
3.产生和更新速度-Velocity快(如实时数据流)，时效性要求高;
4.科学价值或商业价值-Value大，常常蕴藏着新知识或具有重要预测价值。
人类已进人大数据时代，国际数据公司的研究结果表明，近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念，我们会在各行各业，比如医疗行业，将迎来深度的行业变革，甚至颠覆性的变革。且看下面一个有关医疗行业大数据应用的例子。
医学大数据颠覆传统医疗的几个场景
场景之一：组学大数据精准医疗
人类通过开展组学研究及不同组学间的关联研究，从环境、生活方式和行为等暴露组学，至个体细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、宏基因组学，再到个体健康和疾病状态的表型组学等。利用大数据将各种组学进行综合及整合，既能为疾病发生、预防和治疗提供全面、全新的认识，也有利于开展个体化医学，即通过系统整合生物医学与临床数据，可以更准确地预测个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。
场景之二：大数据虚拟药物研发
快速识别生物标志物和研发药物。利用某种疾病患者人群的临床数据和组学数据，可以快速识别有关疾病发生、预后或治疗效果的生物标志物。在药物研发方面，医学大数据使得人们对病因和疾病发生机制的理解更加深入，从而有助于识别生物靶点和研发药物。同时，充分利用海量临床数据和组学数据、已有药物的研究数据和高通量药物筛选，能加速药物筛选过程。
