健康数据挖掘的发展趋势

2021-06-09 00:43 亚博app买球

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本文摘要:医疗健康领域产生大量数据,与其他领域相比,适当的数据挖掘工作相当落后。为了提高医疗健康水平,医疗领域必须寻找有效处理大数据的方法。数据挖掘技术在医疗实践中的应用是一个过程,而不是重复使用的任务,随着时间的推移,健康数据不会越来越多,数据之间的相关性也不会更简单,因此有效的医疗数据挖掘技术对医学领域的发展具有基本的现实意义。 健康数据挖掘的发展趋势:个性化医疗推荐系统个性化医疗推荐系统可以为患者分解专用化疗方案,充分挖掘患者之间、疾病之间和医生之间的关系,保护疾病的科学临床。

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医疗健康领域产生大量数据,与其他领域相比,适当的数据挖掘工作相当落后。为了提高医疗健康水平,医疗领域必须寻找有效处理大数据的方法。数据挖掘技术在医疗实践中的应用是一个过程,而不是重复使用的任务,随着时间的推移,健康数据不会越来越多,数据之间的相关性也不会更简单,因此有效的医疗数据挖掘技术对医学领域的发展具有基本的现实意义。

健康数据挖掘的发展趋势:个性化医疗推荐系统个性化医疗推荐系统可以为患者分解专用化疗方案,充分挖掘患者之间、疾病之间和医生之间的关系,保护疾病的科学临床。由于患者的个性差异与疾病之间的共性并存,同时在许多层面上没有任何联系。

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个性化医疗推荐系统是通过数据挖掘的方法找到并创建联系。根据关联创建患者、疾病和临床数据之间的模型,根据患者的化疗经验、基因、遗传、环境、生活方式等信息,发掘适合患者的个性化化化疗法外侧,个性化推荐流程,听右图。但是,个性化医疗方案的构建面临着很多挑战,主要是部分作为疾病预测、疗效预测的数据来源难以获得,医院不想公开发表自己独特的数据,信息孤岛现象相当严重,其次,个人基因分析技术还没有突破,基因检查费用便宜,基因多态性的特质有可能导致评价错误和预测错误,通过基因检查获得个性化疗法难以获得高性价比的政府部门不涉及保障性方案推进技术发展,资金问题、人才问题。


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