大数据在医疗行业的应用面临的挑战有哪些方面
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1、数据质量
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中,面向医生和患 者业务通常较难,很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易,尤其是针对保 险公司和药厂,而则相对难一些。由于大数据模型精度有限,在安全性要求极 高的和医生中其实用价值非常有限,例如,一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确,因为医生在决策时是针对患者个体的,而不是基于统计意义的。
另外,统计学习模型的可解释性也较差,往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型,而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中,面向医生和患 者业务通常较难,很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易,尤其是针对保 险公司和药厂,而则相对难一些。由于大数据模型精度有限,在安全性要求极 高的和医生中其实用价值非常有限,例如,一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确,因为医生在决策时是针对患者个体的,而不是基于统计意义的。
另外,统计学习模型的可解释性也较差,往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型,而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。
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