一个球迷最怕听到的就是明星球员突遇伤病——特别是在心理压力与训练压力都颇重的世界杯前，伤病好像来得更为干脆。
而对于正在巴西等待参赛的球星们来说，现在最头疼的问题有二：①如何避免受伤（建立伤病监测数据库）；②一旦在客场受伤，如何得到最快最好的治疗（医疗信息跨区域，云存储病历）。
一个坏消息是：截止目前，本届世界杯各个参赛队伍中，里贝里、罗伊斯、范德法特、蒙托利沃等多位大牌球星都因伤病告别巴西，让世界杯开赛前便蒙上了一层阴影。北京时间6月10日凌晨，桑巴军团的头号人物马内尔又受伤了。这位巴萨天王在一堂训练课上不慎扭伤了自己的右脚脚踝，当时便无法动弹。好在经过简单的处理之后，内马尔自己终于可以小心翼翼地站起，只是其伤情依旧让巴西人倒吸一口气。
我们不禁疑问：在这个戴个手表就能监测心跳和卡路里，穿的衣服上恨不得都能装传感器的时代，监测预防受伤和受伤后的及时准确医疗怎么就实现不了？
利用大数据进行伤病监测：虽然不是做不到，但的确很难
在球员伤情监控/预防方面做得最好的当属意大利某著名足球俱乐部，这家俱乐部花费超过500万欧元、18个月时间建成了一间“实验室”，该实验室的本质就是为球员专门组建的庞大数据库，用于保证运动员竞技状态的受伤风险预估——可以球员的肌肉类型和生活习惯等进行前期数据收集，再分析数据以便对球员状态进行预测，甚至每个球员伤病情况诊断和恢复都要依靠对这些数据的分析和整理。
这也对服务器的存储能力以及运算能力都形成极大挑战——因为每位球员都有大量的专属数据:从球员肌肉类到身体结构机能，从场地温度到训练器械资料，从每场比赛中球员的各项数据（比如冲刺次数和跑动距离等）到球员的体检状况，每位球员在生物化学、生物物理以及情感与心理三方面的各项数值都被时刻监测着。
但这毕竟只是一个极有钱俱乐部的个例。并非不是每个球队都能为运动员建立自己的档案，并从全方位进行监测，特别临时组建起来的“国家队”。在这方面一个鲜活的例子是，利物浦球星杰拉德也在巴西受伤了。巴西当地时间周一（6月9日），英格兰队完成了他们在里约热内卢的第一堂训练课。然而在课上，杰拉德却因为腹股沟伤势提前终止了训练。实际上他的受伤是日积月累的结果——他从上周开始便受到腹股沟伤势的困扰，为此在对阵洪都拉斯的友谊赛中利物浦队长仅仅踢了45分钟。“我感到腹股沟肌肉发紧，所以定下了只踢半场的计划。”杰拉德当时表示。而在巴西受伤前，他其实只是在场边进行了几组折返跑，随后便感到腹股沟不适而提前结束训练。
作为伤病多发群体，既然预测受伤还需时日才能实现，那么在受伤时接受及时救治，特别是跨地域的治疗就成为重要的补救措施——为了保证受伤的球员能够获得及时准确的伤病检查，云存储电子病历的使用能够保证现场医务人员在救治时有足够的必要信息，即使是客场球员也能够得到有效的治疗，但这也亟需大数据的支持，对服务器的要求也会更高。
云存储病历：体育以及体育之外的应用
运动员到其他国家参赛时，如遇严重伤害或疾病，医疗数据的封闭性可能会极大阻碍治疗进展。因为目前，大多数受伤的运动员需要在当地重新建立病历、拍摄X光片、从头到脚进行一系列检查；而其花费重金建立的，数据量庞大的健康档案（医疗会存储大量的非结构化数据和半结构化数据，PACS 影像，B 超、病理分析等，数据大小不一，从数百KB 到数百MB 都有。球星的一次诊断活动可能就需要存储、调阅数百张影像数据）却被封闭在原医院中，无法在最重要的临床数据对比、临床决策支持等方面起到应有的帮助。
另一方面，对不熟悉受伤运动员具体情况的医生（无论是主场还是客场）来说，若能借助云存储电子病历以及拥有超强运算能力服务器的帮助，快速检索、随时调用关键数据，以做出更准确的诊断甚至治疗方案，避免重复用药、药物不良反应，无论是对受伤的球员、球队还是球迷，都是一件再好不过的事。
更重要的是，医疗信息化（云存储病历）带来的准确诊断、精确用药、高效医疗等益处，完全可以被推向更多的普通人。
国内已有的真实案例——锦州在2012年启动的“健康城市”战略：在锦州市区域医疗项目上实行健康卡和健康档案的“一卡一档”，利用大数据管理从市民的出生到死亡的全过程。然而，仅在只有300余万人口的锦州市，包括居民健康档案、电子病历、公共卫生及综合管理等相关数据在20 年左右预计就会达到PB 级（1PB=1024TB，1PB大约是4千亿页文本）。
因此享受医疗信息化福利有一个最重要的前提：更强大的数据处理能力。
比如锦州在大数据基础建设中的合作方是英特尔，其通过至强 E5 服务器平台，以及Apache Hadoop软件，搭建起区域医疗大数据计算架构，满足海量数据（一亿以上记录数）的高并发检索和实时数据分析的性能要求，并提供接近实时的统计分析能力以及横向扩展性能（应对数据应用不断增长），
按照用友医疗卫生信息系统有限公司副总裁徐春华的话说：“大数据实现了过去（在医疗区域信息化）中不敢期望的性价比及实时响应性要求。英特尔公司在大数据解决方案方面起步比较早，在这个项目上英特尔给了我们很大的帮助。”
在可预见的未来，支持高并发的大数据存储以及检索、挖掘功能可以在临床诊断（时时数据分析结果，应用于疾病控制等）方面将得到充分应用，进而协助政府公共卫生决策以及个人健康管理（个人健康档案），甚至能基于海量数据的分析，辅助医生实施更加有效、准确的临床诊断和用药决策。
毕竟，从专业的领域向更加普众的领域应用，才是大数据能为人们生活带来的真正利好与意义所在。