一個球迷最怕聽到的就是明星球員突遇傷病——特別是在心理壓力與訓練壓力都頗重的世界杯前，傷病好像來得更為干脆。

而對于正在巴西等待參賽的球星們來說，現在最頭疼的問題有二：①如何避免受傷（建立傷病監測數據庫）；②一旦在客場受傷，如何得到最快最好的治療（醫療信息跨區域，云存儲病歷）。

一個壞消息是：截止目前，本屆世界杯各個參賽隊伍中，里貝里、羅伊斯、范德法特、蒙托利沃等多位大牌球星都因傷病告別巴西，讓世界杯開賽前便蒙上了一層陰影。北京時間6月10日凌晨，桑巴軍團的頭號人物馬內爾又受傷了。這位巴薩天王在一堂訓練課上不慎扭傷了自己的右腳腳踝，當時便無法動彈。好在經過簡單的處理之后，內馬爾自己終于可以小心翼翼地站起，只是其傷情依舊讓巴西人倒吸一口氣。

我們不禁疑問：在這個戴個手表就能監測心跳和卡路里，穿的衣服上恨不得都能裝傳感器的時代，監測預防受傷和受傷后的及時準確醫療怎么就實現不了？

利用大數據進行傷病監測：雖然不是做不到，但的確很難

在球員傷情監控/預防方面做得最好的當屬意大利某著名足球俱樂部，這家俱樂部花費超過500萬歐元、18個月時間建成了一間“實驗室”，該實驗室的本質就是為球員專門組建的龐大數據庫，用于保證運動員競技狀態的受傷風險預估——可以球員的肌肉類型和生活習慣等進行前期數據收集，再分析數據以便對球員狀態進行預測，甚至每個球員傷病情況診斷和恢復都要依靠對這些數據的分析和整理。

這也對服務器的存儲能力以及運算能力都形成極大挑戰——因為每位球員都有大量的專屬數據:從球員肌肉類到身體結構機能，從場地溫度到訓練器械資料，從每場比賽中球員的各項數據（比如沖刺次數和跑動距離等）到球員的體檢狀況，每位球員在生物化學、生物物理以及情感與心理三方面的各項數值都被時刻監測著。

但這畢竟只是一個極有錢俱樂部的個例。并非不是每個球隊都能為運動員建立自己的檔案，并從全方位進行監測，特別臨時組建起來的“國家隊”。在這方面一個鮮活的例子是，利物浦球星杰拉德也在巴西受傷了。巴西當地時間周一（6月9日），英格蘭隊完成了他們在里約熱內盧的第一堂訓練課。然而在課上，杰拉德卻因為腹股溝傷勢提前終止了訓練。實際上他的受傷是日積月累的結果——他從上周開始便受到腹股溝傷勢的困擾，為此在對陣洪都拉斯的友誼賽中利物浦隊長僅僅踢了45分鐘。“我感到腹股溝肌肉發緊，所以定下了只踢半場的計劃。”杰拉德當時表示。而在巴西受傷前，他其實只是在場邊進行了幾組折返跑，隨后便感到腹股溝不適而提前結束訓練。

作為傷病多發群體，既然預測受傷還需時日才能實現，那么在受傷時接受及時救治，特別是跨地域的治療就成為重要的補救措施——為了保證受傷的球員能夠獲得及時準確的傷病檢查，云存儲電子病歷的使用能夠保證現場醫務人員在救治時有足夠的必要信息，即使是客場球員也能夠得到有效的治療，但這也亟需大數據的支持，對服務器的要求也會更高。

云存儲病歷：體育以及體育之外的應用

運動員到其他國家參賽時，如遇嚴重傷害或疾病，醫療數據的封閉性可能會極大阻礙治療進展。因為目前，大多數受傷的運動員需要在當地重新建立病歷、拍攝X光片、從頭到腳進行一系列檢查；而其花費重金建立的，數據量龐大的健康檔案（醫療會存儲大量的非結構化數據和半結構化數據，PACS 影像，B 超、病理分析等，數據大小不一，從數百KB 到數百MB 都有。球星的一次診斷活動可能就需要存儲、調閱數百張影像數據）卻被封閉在原醫院中，無法在最重要的臨床數據對比、臨床決策支持等方面起到應有的幫助。

另一方面，對不熟悉受傷運動員具體情況的醫生（無論是主場還是客場）來說，若能借助云存儲電子病歷以及擁有超強運算能力服務器的幫助，快速檢索、隨時調用關鍵數據，以做出更準確的診斷甚至治療方案，避免重復用藥、藥物不良反應，無論是對受傷的球員、球隊還是球迷，都是一件再好不過的事。

更重要的是，醫療信息化（云存儲病歷）帶來的準確診斷、精確用藥、高效醫療等益處，完全可以被推向更多的普通人。

國內已有的真實案例——錦州在2012年啟動的“健康城市”戰略：在錦州市區域醫療項目上實行健康卡和健康檔案的“一卡一檔”，利用大數據管理從市民的出生到死亡的全過程。然而，僅在只有300余萬人口的錦州市，包括居民健康檔案、電子病歷、公共衛生及綜合管理等相關數據在20 年左右預計就會達到PB 級（1PB=1024TB，1PB大約是4千億頁文本）。

因此享受醫療信息化福利有一個最重要的前提：更強大的數據處理能力。

比如錦州在大數據基礎建設中的合作方是英特爾，其通過至強 E5 服務器平臺，以及Apache Hadoop軟件，搭建起區域醫療大數據計算架構，滿足海量數據（一億以上記錄數）的高并發檢索和實時數據分析的性能要求，并提供接近實時的統計分析能力以及橫向擴展性能（應對數據應用不斷增長），

按照用友醫療衛生信息系統有限公司副總裁徐春華的話說：“大數據實現了過去（在醫療區域信息化）中不敢期望的性價比及實時響應性要求。英特爾公司在大數據解決方案方面起步比較早，在這個項目上英特爾給了我們很大的幫助。”

在可預見的未來，支持高并發的大數據存儲以及檢索、挖掘功能可以在臨床診斷（時時數據分析結果，應用于疾病控制等）方面將得到充分應用，進而協助政府公共衛生決策以及個人健康管理（個人健康檔案），甚至能基于海量數據的分析，輔助醫生實施更加有效、準確的臨床診斷和用藥決策。

畢竟，從專業的領域向更加普眾的領域應用，才是大數據能為人們生活帶來的真正利好與意義所在。