22、医疗保健中的异构数据融合：机遇、挑战与评估框架

医疗保健中的异构数据融合：机遇、挑战与评估框架

1. 医疗保健数据融合概述

智能医疗保健基础设施连接网关涵盖了从低级别计算设备（如属于网络内传感器数据处理的手机）到高级别计算设备（如属于云级别处理的服务器）。在医疗保健数据中，数据融合具有重要意义，它既带来了诸多机遇，也面临着一些挑战。

1.1 医疗保健数据融合的机遇

数据融合在医疗保健数据中具有多方面的益处，具体如下：
- 信息集成 ：本质上是一个信息整合问题，它将来自多个传感器的数据进行整合，从而在单一传感器无法完成的情况下，提供更好的分析和决策依据。
- 优势互补 ：不同类型的传感器各有优缺点，整合不同类型传感器的数据可以利用一种类型传感器的优势弥补另一种类型的劣势，从而获得更好的结果。
- 新的分析机会 ：多个异构数据集的存在为大数据分析师带来了新的机遇，因为从组合数据中获得的知识是单个数据源无法提供的。
- 临床应用 ：这些定量数据可用于临床文本挖掘、预测建模、生存分析、患者相似度分析和聚类等，有助于改善护理治疗并减少浪费。
- 数据分析辅助 ：在医疗保健领域，数据融合有助于进行关联分析、聚类和异常值分析。
- 识别特殊患者与欺诈检测 ：融合来自异构源的医疗保健数据可用于识别和了解高成本患者，并应用于大量处方、手术和治疗过程产生的数据，以识别异常模式并揭露欺诈行为。
- 上下文感知模型