标签：数据分析 医疗 挑战 医疗保健 面临 有效 使用 数据

　　医疗保健中大数据分析的障碍已超越了可能性。医疗保健中的大数据具有其自身的特征，包括异构性，不足性，及时性和持久性，匿名性和管理性。为了促进与健康相关的科学，这些功能给数据存储，挖掘和共享带来了许多挑战。

　　医疗保健中的大数据挑战包括：

　　由于缺乏有效的数据治理程序，捕获数据是医疗保健组织的最大障碍之一。为了更有效地使用数据，数据必须干净，精确，格式正确，以便可以在各种医疗保健系统中使用。

　　如今，大多数患者记录都保存在集中式数据库中，以便快速，轻松地进行访问，但真正的问题出在何时需要与外部医疗保健专业人员共享此信息。

　　对于大多数医疗保健提供者来说，数据安全性是经常被黑客入侵和违反安全性行为的头号问题，需要持续对其进行处理。

　　在处理重要的高度敏感数据甚至患者数据时，医疗保健行业必须非常谨慎。泄漏细节不仅会使医疗保健公司付出高昂的代价，而且未经事先授权而披露这些信息也是不道德的。

　　尽管数据分析带来了很多好处，但医疗保健组织需要确保正确使用其数据。要注意的关键项是为相关工作人员提供访问数据的资源，以使他们能够独立做出数据驱动的决策，并确保所获取的数据尽可能实时。大数据和数据分析非常有效。它只需要具有在控制轮后面如何使用它的经验的人。

　　在当今的医疗保健环境中，大量使用和为成功付出的代价正在成为重要的新因素。尽管利润不是也不应该成为首要考虑因素，但对于医疗机构而言，获取有效利用大数据的资源，基础设施和技术至关重要，否则就有失去收入和潜在巨额收入的风险。

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