7、医疗领域大数据与机器学习的应用与挑战

医疗领域大数据与机器学习的应用与挑战

1. 医疗大数据面临的问题

1.1 政策与治理

可穿戴设备和传感器收集的大量大数据引发了一系列问题，包括数据的收集、处理、分析方式，以及数据对政策制定过程的影响。同时，数据隐私和安全是不断发展演变的法律领域。

1.2 数据碎片化

大多数组织的数据高度碎片化。医院团队、医生和三级护理团队都有各自的患者数据，这在语法（定义跨团队、地点和组织的通用格式）、语义（就通用定义达成一致）和政治（确定和确认所有权及责任）层面带来了挑战。此外，患者通过手机、健康应用程序和可穿戴设备等产生的个人数据，进一步加剧了这种碎片化。

1.3 缺乏数据战略

为了从数据科学投资中获益，组织必须有连贯的数据战略。关键是确定数据需求，识别合适的数据类型和来源。明确数据的目标和目的，避免收集无用的数据而浪费资源和精力。例如，在医院急诊科，收集患者入院、分诊和会诊时间有助于了解患者就诊时长，但对于确定护理质量或结果的作用不大。

1.4 数据可视化

为了真正从数据科学投资中受益，利益相关者必须理解数据分析和探索的输出结果。数据可视化不佳往往与缺乏数据战略有关，如果未确定具体用例和目标，由于缺乏明确方向，数据结果的可视化将具有挑战性。

1.5 分析的及时性

数据的价值可能随时间而降低。例如，医疗欺诈检测和银行业务一样，需要尽可能实时地获取数据才能有效。

1.6 数据伦理

随着数据集变得足够大，数据伦理成为一个实际而非理论上的关注点。患者通过传感器、可穿戴设备、交易、社交媒体和交通等留