15、利用大数据分析对无人机众包医疗数据进行聚类

利用大数据分析对无人机众包医疗数据进行聚类

1. 机器学习在医疗领域的重要性

在解决医疗行业面临的诸多挑战时，基于机器学习（ML）的预测技术至关重要。在疾病预测方面，ML技术和方法发挥着重要作用。然而，处理大量多样、分散、高度动态的数据集，以及日益庞大的非结构化和非标准化信息时，存在许多当前问题和潜在挑战。

临床实践和生物医学研究中最棘手的挑战之一，是开发和部署新方法，以有效整合、分析和解释复杂的生物数据，目的是生成可测试的假设并构建准确的模型。而且，算法必须应对不完整、有噪声，甚至相互冲突或令人困惑的数据。因此，有效的ML技术在医疗行业中变得越来越重要，以解决这些问题。ML技术有望通过提供与症状、诊断、疗法和治疗相关的准确见解和预测，改变医疗行业。

2. 大数据分析与医疗数据收集

如今，大数据分析已成为热门话题，被视为许多组织数据管理挑战的万能解决方案。通过众包收集医疗数据会带来数据的数量、多样性和速度问题，这些数据来源广泛，如市场购物篮、庆祝活动、社交俱乐部等。因此，控制和管理这些数据量并获得有意义的见解至关重要。

利用电子健康记录和医疗专业人员对数据的处理，有望提高患者治疗的质量和可靠性。但由于患者数据的多样性，电子健康记录在进行准确预测方面存在局限性。大数据时代的到来，通过从医院、保险公司、制药公司和研究人员等各种来源收集患者数据来获取见解，从而改善医疗保健。借助机器学习方法，诊断得到了改进，结果可以被预测，个性化治疗也刚刚起步。虽然机器不会取代医生，但人工智能可以帮助医生做出更好的临床决策。将大数据技术与众包传感相结合，对实时分析流式数据进行预测，将为医疗保健决策提供高质量支持。

医疗系统是数据的“3V”（