精准医学是在综合考虑个体在遗传、环境、生活方式中存在的个体差异的基础上，选择最为有效的健康干预和预防策略的医疗模式。随着远程医疗网络的形成和包括基因测序技术在内的医学技术的发展，医疗健康信息逐步网络化、信息化，在精准医学发展进程中，如何管好数据、用好数据是摆在面前的一个重要问题。医疗大数据是指在医疗服务过程中产生的与临床和管理相关的数据，包括电子病历数据、医学影像数据、基因变异信息、用药记录等，医疗大数据具有规模大、类型多样、增长快、不完整性等特点，传统的数据库架构无法满足处理海量数据的需求，需要探索构建高性能、高效率的医疗大数据智能管理系统，实现对医疗基因大数据的高效分析和快速检索，最终实现海量数据的智能管理。
超级计算环境下的基因测序数据分析框架是生物、信息技术相结合的系统工程，所涉及的内容包括交互界面、数据上传、分析工具、并行计算、开发者工具、数据存储和管理、基因组数据库、任务监控和结果报告等几个主要部分。随着基因测序技术的发展，测序数据急剧积累和膨胀，需要从海量的生物学数据中寻求生物学规律，这些规律是解决精准医学的关键。巨量的医疗数据资源，依赖传统方式无法实现数据的处理，需借助超级计算机系统将发掘出巨大的医疗价值。
