智慧医疗在大数据应用所面临的问题。

随着大数据趋势席卷市场的主要行业，医疗保健行业不想保持观望态度。大数据已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，为了改善大规模的医疗保健服务，整合全面的大数据解决方案还有很长的路要走。

并不是所有来自医疗中心的个人医疗数据都被系统捕获，具有良好的数据管理实践。许多公司正在寻找工具来收集干净、格式化、完整和准确的数据。其他在不符合标准的软件上投入资源的人也在寻找能够清理其数据库的应用程序，使其与大数据兼容。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。

虽然一些数据集，如健康变量，需要不时更新，但在患者的整个生命周期中，更多的被动数据集，如地址或电话号码，只需要更新几次。数据应同时更新，以确保数据质量保持不变。重复存储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很便宜，医疗保健供应商仍然担心与数据存储相关的HIPAA合规性。在本地存储所有数据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。

大多数医疗服务提供商并非在孤立的市场中运营。由于患者可能从不同的供应商处获得咨询，因此确保患者数据在不同的供应商之间共享非常重要。它可以在一个平台上共享，也可以遵循特定的协议。这些敏感的医疗数据的存储和共享将不可避免地引起恶意攻击者的注意。HIPAA安全规则要求供应商通过实施防火墙、反病毒、双因素身份验证和敏感数据加密，遵循一系列技术预防措施。然而，即使这些安全措施到位，数据的安全性也无法保证，因为最近的勒索软件攻击和高调的黑客攻击。

互动报告和可视化。

大数据应用需要区分、分析和报告。在报告中传输和存储数据无助于简化大数据的应用。应用程序需要从大量数据中获得有价值的见解，并且只在报告中提到特定的亮点。培训算法也有必要产生准确的见解。如果没有这些见解，报告的可信度将受到质疑。图表是一种很好的方法，可以使报告不那么枯燥，更具交互性。应用程序还应注意开发可视化，以便从报告中轻松获得洞察力。

即使在其他行业，如零售和搜索引擎应用大数据，上述问题也或多或少存在。然而，大数据的灵活性使得构建能够满足人们需求并提高跨行业可用性的特定应用程序成为可能。

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