本年美国人类遗传学协会(American Society of HumanGenetics， ASHG)上，会议讲话人暗示：基因组学在个性化医疗范畴颇具成长前景，而基因组学转化到医学利用首要依靠对年夜数据阐发。

此刻愈来愈多的人进行基因组测序，是以谷歌公司的David Glazer在会议上提出：“我们该当若何将年夜数据转化利用到各个范畴?”

基因组学正掀起一场数据风暴，不但是测序平台的改革，也掀起了基因突变与疾病联系关系性研究的高潮。与此同时，一些研究者正努力在建立一个尺度以利在临床和组学方面数据的同享。

IBM公司的AjayRoyyuru在会议上指出，每一年年夜约有6000—10000篇癌症相干文章被颁发，面临如斯多的文章，即使是研究者或大夫实时跟进，也没法完成如斯年夜的浏览量。Royyuru认为“这个问题亟待处理”。他暗示，处理这类问题的关在在，分析客不雅并快速的处置这些已颁发研究。另外，他还暗示，必需清楚了然的暗示因果联系关系。他和IBM的同事正操纵年夜型计较机处置这些文章，总结文章中的发觉与跟疾病之间的关系。

经由过程Royyuru和其同事开辟的周详肿瘤研究流程，病人的测序数据会传到Watson系统，然后数据将与PubMed、国度癌症中间����Ϸapp互换式数据库、DrugBank等数据库进行比对。经由过程比对，Watson系统输出一个疾病概念模子，并给出一些医治方案。Watson系统同时能够供给各类医疗方案的选择缘由，这些消息可供专家钻研会上做参考。Royyuru暗示，全部阐发流程加输出陈述年夜约需要10分钟。另外，Royyuru还暗示，Watson系统也能够记实病人选用的医疗方案，和病人对该方案的临床反映。

今朝IBM以这个流程为雏形，跟纽约基因组中间进行合作，并打算来岁进行测试。

除Watson系统外，以计较机科学为支持的其他的数据手艺处置手艺也可用来阐发基因组数据。

Glazer指出，谷歌在年夜数据处置上是很有经验的，好比YouTube网站每分钟更新100小时的视频，Gmail用户数量是美国博士人数的150倍。Glazer和他的同事操纵1000份基因组数据对他们研发的数据阐发系统(近似Dremel和BigQuery系统)进行测试。对这1000份数据进行阐发的第一步是建立矩阵，这个进程占用60个八核计较机，耗时2小时。

Glazer暗示，不竭发觉研究中的问题是立异的必经之路。别的，他暗示基因组学的个性化医疗利用，从今朝“手工化”到“工场化”的改变需要确立一个尺度。全球基因组和健康同盟(由谷歌、华年夜基因、加拿年夜基因组研究中间、美国国度卫生研究院、惠康基因会配合构成)正在开辟数据同享的尺度情势。Glazer相信，这些尽力势必引领数据摸索和阐发的改革。