由于技術發展和創新，人們感覺到對大數據分析的需求日益增長。然而，這一需求也讓人們在醫療保健領域，感受到應用大數據所需要面臨的挑戰。

在醫療領域應用大數據需面臨哪些挑戰

隨著大數據趨勢席卷市場上的主要行業，醫療保健行業不想保持觀望態度。大數據已經被應用于醫療保健領域的各種應用，包括使用機器學習預測住院率、解決處方濫用問題，以及采取措施治療肺癌。然而，這些仍然是獨立的舉措，整合全面的大數據解決方案，以改善大規模醫療保健服務仍有很長的路要走。

并非所有來自醫療中心的個人醫療數據都是使用，具有良好數據治理實踐的系統捕獲的。許多企業都在尋找工具來收集干凈、格式化、徹底和精確的數據。已經在不符合標準的軟件上投入資源的其他人，也正在尋找可以清理其數據庫以使其與大數據兼容的應用程序。醫療保健行業數據的不穩定性也增加了大數據集成任務的復雜性。

雖然有些數據集，比如健康變量需要不時更新，但是更被動的數據集，如地址或電話號碼在患者的整個生命周期中只需要更新幾次，應該在確保數據質量保持不變的同時更新數據。存儲重復記錄也會對數據質量造成風險。這些龐大數據庫的存儲也是一個問題，因為即使云存儲的選擇價格低廉，醫療保健供應商仍然擔心與數據存儲有關的HIPAA合規問題。將所有數據存儲在“本地”將給供應商帶來巨大的成本和安全負擔。

敏感數據的安全問題

大多數醫療服務供應商并非在一個孤立的市場中運營。由于患者可能會從不同的提供者那里獲得咨詢，因此確保患者數據在不同的提供者之間共享變得至關重要，可以在單一平臺上共享，也可以遵循特定的協議。存儲和共享這些敏感的醫療數據不可避免地會引起惡意攻擊者的注意。HIPAA安全規則要求供應商遵循一系列技術注意事項，這些注意事項可以通過實施防火墻、反病毒、雙因素身份驗證和敏感數據加密來實現。然而，即使有這些安全措施到位，鑒于最近的勒索軟件攻擊和高調的黑客攻擊，數據的安全性也無法得到保證。

交互式報告和可視化

大數據應用需要區分分析和報告，在報告中轉儲數據無助于簡化大數據的應用。應用需要從大量數據中獲得有價值的見解，并且只在報告中提及特定的亮點。訓練算法生成精確的見解也是必要的，沒有這些見解，報告的可信度就會受到質疑。圖表是使報告不那么枯燥、更具交互性的好方法。應用還應該關注于開發可視化，以便輕松地從報告中獲得洞察力。

即使在零售、搜索引擎等其他行業應用大數據的時候，上述問題或多或少也存在。然而，大數據的靈活性使得構建特定的應用程序成為可能，這些應用可以滿足人們的需求，并增強跨行業的可用性。