原创 大数据在医疗领域应用有哪些挑战？

大数据在医疗领域应用有哪些挑战？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。大数据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。

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。

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，如健康变量需要不时更新，但更被动的数据集，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时，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。