由于技術發(fā)展和創(chuàng)新，人們感覺到對大數(shù)據(jù)分析的需求日益增長。然而，這一需求也讓人們在醫(yī)療保健領域，感受到應用大數(shù)據(jù)所需要面臨的挑戰(zhàn)。

在醫(yī)療領域應用大數(shù)據(jù)需面臨哪些挑戰(zhàn)

隨著大數(shù)據(jù)趨勢席卷市場上的主要行業(yè)，醫(yī)療保健行業(yè)不想保持觀望態(tài)度。大數(shù)據(jù)已經(jīng)被應用于醫(yī)療保健領域的各種應用，包括使用機器學習預測住院率、解決處方濫用問題，以及采取措施治療肺癌。然而，這些仍然是獨立的舉措，整合全面的大數(shù)據(jù)解決方案，以改善大規(guī)模醫(yī)療保健服務仍有很長的路要走。

并非所有來自醫(yī)療中心的個人醫(yī)療數(shù)據(jù)都是使用，具有良好數(shù)據(jù)治理實踐的系統(tǒng)捕獲的。許多企業(yè)都在尋找工具來收集干凈、格式化、徹底和精確的數(shù)據(jù)。已經(jīng)在不符合標準的軟件上投入資源的其他人，也正在尋找可以清理其數(shù)據(jù)庫以使其與大數(shù)據(jù)兼容的應用程序。醫(yī)療保健行業(yè)數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性也增加了大數(shù)據(jù)集成任務的復雜性。

雖然有些數(shù)據(jù)集，比如健康變量需要不時更新，但是更被動的數(shù)據(jù)集，如地址或電話號碼在患者的整個生命周期中只需要更新幾次，應該在確保數(shù)據(jù)質(zhì)量保持不變的同時更新數(shù)據(jù)。存儲重復記錄也會對數(shù)據(jù)質(zhì)量造成風險。這些龐大數(shù)據(jù)庫的存儲也是一個問題，因為即使云存儲的選擇價格低廉，醫(yī)療保健供應商仍然擔心與數(shù)據(jù)存儲有關的HIPAA合規(guī)問題。將所有數(shù)據(jù)存儲在“本地”將給供應商帶來巨大的成本和安全負擔。

敏感數(shù)據(jù)的安全問題

大多數(shù)醫(yī)療服務供應商并非在一個孤立的市場中運營。由于患者可能會從不同的提供者那里獲得咨詢，因此確?；颊邤?shù)據(jù)在不同的提供者之間共享變得至關重要，可以在單一平臺上共享，也可以遵循特定的協(xié)議。存儲和共享這些敏感的醫(yī)療數(shù)據(jù)不可避免地會引起惡意攻擊者的注意。HIPAA安全規(guī)則要求供應商遵循一系列技術注意事項，這些注意事項可以通過實施防火墻、反病毒、雙因素身份驗證和敏感數(shù)據(jù)加密來實現(xiàn)。然而，即使有這些安全措施到位，鑒于最近的勒索軟件攻擊和高調(diào)的黑客攻擊，數(shù)據(jù)的安全性也無法得到保證。

交互式報告和可視化

大數(shù)據(jù)應用需要區(qū)分分析和報告，在報告中轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)無助于簡化大數(shù)據(jù)的應用。應用需要從大量數(shù)據(jù)中獲得有價值的見解，并且只在報告中提及特定的亮點。訓練算法生成精確的見解也是必要的，沒有這些見解，報告的可信度就會受到質(zhì)疑。圖表是使報告不那么枯燥、更具交互性的好方法。應用還應該關注于開發(fā)可視化，以便輕松地從報告中獲得洞察力。

即使在零售、搜索引擎等其他行業(yè)應用大數(shù)據(jù)的時候，上述問題或多或少也存在。然而，大數(shù)據(jù)的靈活性使得構建特定的應用程序成為可能，這些應用可以滿足人們的需求，并增強跨行業(yè)的可用性。