隨著大數據趨勢席卷市場的主要行業(yè)，醫(yī)療保健行業(yè)不想保持觀望態(tài)度。大數據已應用于醫(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，為了改善大規(guī)模的醫(yī)療保健服務，整合全面的大數據解決方案還有很長的路要走。

并不是所有來自醫(yī)療中心的個人醫(yī)療數據都被系統(tǒng)捕獲，具有良好的數據管理實踐。許多公司正在尋找工具來收集干凈、格式化、完整和準確的數據。其他在不符合標準的軟件上投入資源的人也在尋找能夠清理其數據庫的應用程序，使其與大數據兼容。醫(yī)療保健行業(yè)數據的不穩(wěn)定性也增加了大數據集成任務的復雜性。

雖然一些數據集，如健康變量，需要不時更新，但在患者的整個生命周期中，更多的被動數據集，如地址或電話號碼，只需要更新幾次。數據應同時更新，以確保數據質量保持不變。重復存儲記錄也會對數據質量造成風險。這些龐大數據庫的存儲也是一個問題，因為即使云存儲的選擇很便宜，醫(yī)療保健供應商仍然擔心與數據存儲相關的HIPAA合規(guī)性。在本地存儲所有數據將給供應商帶來巨大的成本和安全負擔。

敏感數據的安全問題。

大多數醫(yī)療服務提供商并非在孤立的市場中運營。由于患者可能從不同的供應商處獲得咨詢，因此確?；颊邤祿诓煌墓讨g共享非常重要。它可以在一個平臺上共享，也可以遵循特定的協(xié)議。這些敏感的醫(yī)療數據的存儲和共享將不可避免地引起惡意攻擊者的注意。HIPAA安全規(guī)則要求供應商通過實施防火墻、反病毒、雙因素身份驗證和敏感數據加密，遵循一系列技術預防措施。然而，即使這些安全措施到位，數據的安全性也無法保證，因為最近的勒索軟件攻擊和高調的黑客攻擊。

互動報告和可視化。

大數據應用需要區(qū)分、分析和報告。在報告中傳輸和存儲數據無助于簡化大數據的應用。應用程序需要從大量數據中獲得有價值的見解，并且只在報告中提到特定的亮點。培訓算法也有必要產生準確的見解。如果沒有這些見解，報告的可信度將受到質疑。圖表是一種很好的方法，可以使報告不那么枯燥，更具交互性。應用程序還應注意開發(fā)可視化，以便從報告中輕松獲得洞察力。

即使在其他行業(yè)，如零售和搜索引擎應用大數據，上述問題也或多或少存在。然而，大數據的靈活性使得構建能夠滿足人們需求并提高跨行業(yè)可用性的特定應用程序成為可能。

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