針對這種困境，科學家們想到了利用大數據來解決問題。在美國有大約5000多種處方藥（遠比一般人想象的少），過去每一種處方藥都是用于當初針對的那些疾病的，比如治療心臟病的藥物就是用于心臟病的。但是，今天通過大數據統計研究發現，一款治療心臟病的藥物對于胃病的治療效果明顯。按照大數據的思維方式，我們應該先接受這個結論，再反過來找原因。基于這樣的方法，找到治療一種疾病的藥品的組合，成本比以前研制新藥成本要降低至少一個數量級，而時間可以縮短70-80%。根據著名生物系統專家、基因泰克公司董事長阿瑟?李文森博士的估計，采用大數據有望實現針對每一位癌癥患者量身定制藥物和治療方法，而成本可以降到每個人五千美元。

其次，基因科技和醫療診斷。2012年Google科學比賽的第一名授予了一位來自威斯康星的高中生，她通過對760萬個乳腺癌患者的樣本數據的機器學習，設計了一種確定乳腺癌癌細胞位置的算法，來幫助醫生對病人進行活檢，其位置預測的準確率高達96%，超過目前專科醫生的水平。可以講，她的成功在很大程度上得益于大數據。這個例子只是眾多通過IT技術來幫助疾病診斷的成功案例之一。一些類似的軟件已經開始商用化。

大數據對醫療診斷的另一個主要的應用在于將人類的基因圖譜和各種疾病聯系起來，從而找到可能致病的基因并且設法修復。如果這件事情能夠完成，那么不僅有希望治愈很多過去因為基因缺陷引起的絕癥（比如癌癥、帕金森綜合癥等），甚至有可能逆轉人類的衰老過程。2013年，Google成立了它的醫療保健分公司Calico，并且聘請了李文森博士擔任CEO，其第一期的投入已經高達10億美元。據李文森博士介紹，采用傳統的醫學研究的方式，要想找到導致老年癡呆的基因并且找到治療方法，在他有生之年（1950年出生）可能是看不到的，但是利用大數據，則有可能辦到。

第三、醫療機器人。約翰?霍普金斯大學的羅素?泰勒教授是全世界最有權威的醫療機器人專家。根據他的專利制造的手術機器人達?芬奇已經成功地在全世界進行了150萬例的手術，包括前列腺摘除，心臟瓣膜修復等。據泰勒教授介紹這種造價兩百萬美元的機器人采用了非常多的跨學科的技術，具體到IT領域，其核心技術包括圖像處理和圖像識別，3D圖像的復原，統計模型等等。為了制造這個機器人，科學家們從醫學院里收集了大量的數據，建立各種模型，從而讓它擁有了一個非常見多識廣的大腦。相比醫生，手術機器人最大的好處在于它的穩定性－－即不會因為情緒而影響手術效果。從2000年這種機器人被FDA批準使用后，目前全球已經裝備了3000多臺，其中三分之二在美國。在未來，這一類的醫療機器人會越來越多地被使用。

第四、可穿戴式設備改變生活習慣。在大數據時代，可穿戴式設備將扮演很多角色，和以往互相不關聯的電子設備不同，它有可能將人一天24小時都連到互聯網上。使用者（和背后的大數據公司）可以通過可穿戴式設備了解到每他的生活習慣和健康狀況。這可以為疾病診斷提供準確的數據，試想一下，7天24小時監控的心跳和血壓數據，一定比在醫院一次測量的數據更加準確地反應了一個人的健康狀況。每個人的健康數據將來還可以作為醫療保險收費的憑據，并且幫助人們養成一個良好的生活習慣。在美國，一些保險公司正在嘗試給愿意使用可穿戴式設備，并且證明有良好生活習慣的人較低的保費。

可以預見，在不久的將來，IT技術尤其是大數據和機器智能技術在醫療保健上的應用會越來越多，并且將極大地改善人類的生活。

3.智能機器（機器人）

在2015年拉斯維加斯的消費電子產品展CES上，各廠家都用“所有東西皆智能（Smart Everything）”來吸引觀眾。當然，機器人（包括無人機）是展覽會上的一個亮點。

無人機本身已經不是什么新鮮事，但是美國一家小公司SkyCatch則將它們的智能水平提到一個新的高度。這家公司讓智能機的操作完全(比如換電池、換硬盤）由機器人來完成，用戶只需要定義任務即可。蘋果公司是SkyCatch的客戶之一，目前租用無人機服務監控它的新總部施工情況，每天無人機要出動六、七次到工地上空拍攝出全部的工程進展錄像和照片，能了解工地建設從第一天到最后一天全部的細節。

由于在地面為無人機服務的是是機器人，能派出的無人機的數量可以非常多，頻率也可以非常高。如果我們把這件事想得遠一點，無人機可以查出一個城市全部的違章建筑，任何地方的交通狀況，對農業收成的估計、礦山和工地的勘察等等。如果把這種機器人能夠做的事情再進一步擴展，變成為固定機翼的無人機裝卸燃料，那么就構成了一直非常可怕的空軍。

如果我們再把無人駕駛汽車看成一個種能在地面上行駛的機器人，那么它們經過改裝，可以變成為反恐服務的巡邏車。當然，這些要以進一步的機器智能和大數據研究為基礎。

當然，智能機器最關鍵的不在于可以移動的“四肢”，而在于它的大腦。在這超級“機器大腦”的控制下，智能機器可以完成很多人難以完成的事情，從在生產線上取代工人，到取代那些職業人士（金融、法律和醫生）。這些在過去看似不可能的事情，今天正在發生。關于這一點，我們下面會詳細論述。

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