美国最近些年在医疗上进步很大，原因就是把大数据应用在医学上了，他们五年修改一次医学手册，把一些新发现认为无效的医学药物及技术去除。

统计学与自然科学中的某一专业结合起来，会带来非常大的改变，医学就是一个例子。比如他们跟踪吃某种药的病人，可能几万人几十万人或者上百万的患者，常见的高血压这类病人可能过千万，把这些人用药后的三五年的数据统计起来，一天两次，一年几百次，三五年就是几千次的数据，再乘以人数，这是数以亿记的样本和数据，绝不是三五个医生三五家医院把患者情况统计起来的小样本数可以比的，加以研究，就能发现很多问题，比如不同药物之间效果的比较，药的副作用等，用与不用的区别，早用晚用的区别，成本的差别，等等。所以他们有能力研究大数据得出结果，再用这些结果来修改自己的标准手册。

这个高血压标准的修改就是统计出来的结果，140降到130，可以让很多血压偏高的人被提前划入高血压的范围，更早使用控制血压的药物，早吃药是要成本的，但和高血压后期的治疗费用及影响相比，早吃药的社会综合成本更小，毕竟年纪大了由血压引起的问题很棘手，比如脑出血及对高血压对器官的伤害等，这也更有益于健康和高质量地生活，所以这么干是用更小的成本，取得更好的效果，医生说是这次修改的原因。