28、医疗分析与区块链技术：现状、挑战与未来潜力

医疗分析与区块链技术：现状、挑战与未来潜力

1. 医疗分析工具与数据库

1.1 Anaconda环境优势

Anaconda是Python的免费开源发行版，它不仅是Python发行版，更是一个更广泛的发行版，主要专注于为数据科学和机器学习应用提供所需的一切，包含超过150个Python包。与其他虚拟环境不同，Anaconda设置环境无需创建特定目录，可在系统的任何位置激活虚拟环境。而且，每次用户使用Python时，无论系统是否安装了最新版本，Anaconda都会从服务器获取最新版本的Python，Conda会检索正确的Python包并将其安装到环境中。用户还能通过Anaconda Navigator这个GUI界面，在环境中安装和更新包，也能在本地Anaconda和Anaconda云里搜索包。

1.2 SQLite数据库特性

SQLite是嵌入式关系数据库，无需专用的数据库管理系统，数据库是代码的一部分，并非外部资源。它能在几乎任何设备上运行，无需配置，速度快，可处理大数据中心或强大网络。在医疗记录分析方面，SQLite是强大工具。随着医疗数据日益增多，数据收集格式多样、来源广泛，SQLite能很好地维护数据并用于数据分析，还能按需将字符串和整数相互转换，为涉及大量数据集（如医疗数据）的查询分析提供良好平台。不过，在多连接或复杂查询的应用场景中，SQLite性能可能不佳。

1.3 医疗分析面临的挑战

随着人口增长，医疗活动需求增加，数据收集、存储和处理面临诸多挑战，主要包括：
- 高维数据 ：不同医院对同一诊断的患者测试参数不同，导致电子病历（EMR）不同，造成医疗