医疗领域大数据应用面临哪些挑战?

分享到:

由于技术发展和创新,人们感觉到对大数据分析的需求日益增长。然而,这一需求也让人们在医疗保健领域,感受到应用大数据所需要面临的挑战。

在医疗领域应用大数据需面临哪些挑战

随着大数据趋势席卷市场上的主要行业,医疗保健行业不想保持观望态度。大数据已经被应用于医疗保健领域的各种应用,包括使用机器学习预测住院率、解决处方滥用问题,以及采取措施治疗肺癌。然而,这些仍然是独立的举措,整合全面的大数据解决方案,以改善大规模医疗保健服务仍有很长的路要走。

并非所有来自医疗中心的个人医疗数据都是使用,具有良好数据治理实践的系统捕获的。许多企业都在寻找工具来收集干净、格式化、彻底和精确的数据。已经在不符合标准的软件上投入资源的其他人,也正在寻找可以清理其数据库以使其与大数据兼容的应用程序。医疗保健行业数据的不稳定性也增加了大数据集成任务的复杂性。

虽然有些数据集,比如健康变量需要不时更新,但是更被动的数据集,如地址或电话号码在患者的整个生命周期中只需要更新几次,应该在确保数据质量保持不变的同时更新数据。存储重复记录也会对数据质量造成风险。这些庞大数据库的存储也是一个问题,因为即使云存储的选择价格低廉,医疗保健供应商仍然担心与数据存储有关的HIPAA合规问题。将所有数据存储在“本地”将给供应商带来巨大的成本和安全负担。

敏感数据的安全问题

大多数医疗服务供应商并非在一个孤立的市场中运营。由于患者可能会从不同的提供者那里获得咨询,因此确保患者数据在不同的提供者之间共享变得至关重要,可以在单一平台上共享,也可以遵循特定的协议。存储和共享这些敏感的医疗数据不可避免地会引起恶意攻击者的注意。HIPAA安全规则要求供应商遵循一系列技术注意事项,这些注意事项可以通过实施防火墙、反病毒、双因素身份验证和敏感数据加密来实现。然而,即使有这些安全措施到位,鉴于最近的勒索软件攻击和高调的黑客攻击,数据的安全性也无法得到保证。

交互式报告和可视化

大数据应用需要区分分析和报告,在报告中转储数据无助于简化大数据的应用。应用需要从大量数据中获得有价值的见解,并且只在报告中提及特定的亮点。训练算法生成精确的见解也是必要的,没有这些见解,报告的可信度就会受到质疑。图表是使报告不那么枯燥、更具交互性的好方法。应用还应该关注于开发可视化,以便轻松地从报告中获得洞察力

即使在零售、搜索引擎等其他行业应用大数据的时候,上述问题或多或少也存在。然而,大数据的灵活性使得构建特定的应用程序成为可能,这些应用可以满足人们的需求,并增强跨行业的可用性。

继续阅读
如何利用 5G 彻底改变医疗保健?

5G 和专用网络将对医疗保健行业的未来产生重大影响。 因此,熟悉 5G 以及它如何通过加快响应时间、更好地共享患者信息和提高数据安全性来帮助挽救生命非常重要。

大数据时代来了吗?它将是一个怎样的时代,你怎么看

我们经常看短视频,或许你是娱乐也或许你是学习。有的人说是短视频时代,也有的人说是互联网时代,都没错,但是在互联网上传递的只是信息。还有的人说是大数据时代,那大数据时代来了吗?其实我觉得我们已经身处大数据时代了,你说它来了就来了。但它还没有完全的到来,就像人工智能一样。你说人工智能时代来了吗?

大数据时代,智能建造将成为引领未来的建造方式

在全球科技进步的潮流下,建筑业作为支柱产业,必须坚持科技创新,将工业化、数字化、智能化作为未来产业发展转型的主攻方向。此前,住房和城乡建设部等13部门联合印发了《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》,明确提出推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。

医疗AI的未来发展:值得关注的3大趋势

当新冠疫情肆虐、人们心理健康出现危机、医疗成本上升、人口老龄化各种趋势交织出现的时候,行业领导者们加快了开发医疗专用AI应用的步伐,其中一个来自风投市场的信号显示:超过40家初创公司筹集了大量资金(超过2000万美金)用于打造医疗AI解决方案,但是到底AI是如何用于医疗行业中的呢?

理性对待“AI+大数据”填报志愿

自6月23日开始,全国各地陆续进入高考“放榜”季。想当初,填志愿可是一项浩大、繁琐的工程。学生们要捧着一整本厚厚的志愿填报书籍,不停翻看、反复比对,才能确定学校每年的录取分数,录取位次,还要综合判断近几年的录取趋势,推测自己可能的录取概率。

精彩活动