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健康数据挖掘的发展趋势
http://mingche2.cn 2020-03-25

医疗健康领域产生海量的数据,和其他领域相比,相应的数据挖掘工作却显得严重滞后。为提高医疗健康水平,医疗领域需要找到一个能够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,而不是一次性的任务,随着时间的推移,健康数据会越积越多,数据间的关联性也会更加复杂,因此行之有效的医疗数据挖掘技术,对于医学领域的发展有着重大的现实意义。

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生成专属的治疗方案,充分挖掘患者间、疾病间和医生间的关系,为疾病的科学诊断保驾护航。由于患者的个性差异和疾病间的共性共存,同时在许多层面还存在着某种联系,个性化医疗推荐系统就是运用数据挖掘的方法找出并建立其中的联系,根据关联建立患者、疾病和临床数据间的模型,针对病人的治疗经历、基因、遗传、环境、生活方式等信息挖掘出适合该患者的个性化治疗方案侧,个性化推荐流程,见下图。

但是个性化医疗方案的实现还面临着诸多挑战,主要在于部分用于疾病预测、疗效预测的数据源难以获得,医院不愿意公开自身独有的数据,信息孤岛现象严重;其次,个人基因分析技术有待突破,基因检测费用昂贵,基因多态性的特质可能导致评估错误及预测错误,致使通过基因检测提供个性化治疗难以获得较高的性价比;政府部门没有相关保障性方案用以推动相关技术的发展,还有资金问题、人才问题,这些都是制约个性化医疗的关键;再者,用户不愿意提交个人医疗数据的部分原因是担心隐私泄露,这就对医疗数据提供商的安全和隐私保护提出了要求。


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编辑:何双印
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