大数据应用之药物研发中的大数据
和其他行业一样，在医疗健康的领域中也正经历着‘大数据时代’的到来。伴随着来自电子健康记录（Info）、付款人索赔以及移动健康的平台等多种来源的信息蜂拥而入，并呈现指数级增长趋势。这一技术展现出巨大的潜力——从而通过三种关键途径显著提升药物研发效率
1. 大数据帮助公司理解研究形势
如今科研工作的主要分享来源广泛，并非局限于单一公司或机构的贡献。因此由于具备识别特定领域专家的能力这将为该公司带来竞争优势以及与相关领域的联盟机会
类似于数据分析技术, 自动化学习与研究的工具能够帮助公司精准识别某一领域的关键企业. 投资于那些未来有潜力的研究项目, 并且在该领域尚未过于昂贵之前, 这样就能使公司在该领域中占据先机.
2. 大数据也能揭示一种疾病的生物活性物质及其药物作用机理，并且也能够帮助制药者解开这些过程的奥秘
这也许包括识别一种靶定的代谢途径，或者理解一种疗法的可能影响。
举例说明治疗慢性病药的真正好处是什么？比如他汀类药物用了多年时间才得以显现。需要投入大量时间和金钱来评估这些长期结果。相反地，在多个平台上，企业可以通过系统生物学方法和网络计算来验证模型，并评估其长期使用可能带来的影响。
3. 最后，大数据可以用来正确匹配药物和患者人群
数据挖掘和机器学习导致公司识别哪些人群对于某些特定药物表现出最强的反应？通过变量组合如性别、种族、病史等。
显然，在当前重视结果的时代
小公司和大数据
在资源受限的情况下，新兴的生物科技公司如何利用大数据的潜能？
一个不容忽视的事实是医疗健康大数据尚未实现完全民主化
然而，在当前市场环境下此类数据处理的成本较高 通常情况下也超过了小型企业自身的处理能力 不仅如此 随着高端基于云的数据分析逐渐发展成熟 这样的技术优势尚未深入到小型机构 但随着数据量的持续增长以及越来越多实体具备数据分析能力 得到获取权将变得异常容易 数据来源不再局限于仅限于盈利性商业机构 现在像疾病基金会这样的非营利组织 政府机构以及其他相关机构也能提供数据资源 并有兴趣与其他同样致力于相关任务的企业建立合作关系
先前的合作以及其它合作形式都会发挥关键作用。诸如协作行动之类的共同努力，则会致力于应对科学或方法论上的难题。经常需要整合数据，并开发机制来实现公开共享。此类协作活动则为新兴生物科技公司提供了机会去获取所需的数据。
确实存在一个将大数据转化为有价值信息的巨大难题,这需要一批拥有强大能力和毅力的人才。通过与基于基础平台的数据分析能力相结合的方式逐步实现数据整合,能够提升整体效率并带来新的突破。大多数资金来源属于大型企业或 powerful entities。然而,只有那些充满创新精神、充满活力,并且专注于生物科技领域的创业公司才能够协调各方资源,将这一宏伟目标变为现实。