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大数据的增长让人们做了一些不可思议的事情。采用大数据，机器学习可以预测财产损失和检测欺诈，甚至预测未来的天气事件。然而，这些算法最令人难以置信的应用可能是在医疗保健领域。

由于每位患者都有大量的潜在数据，因此医疗保健系统必须成为基于云计算的系统，以便能够使这些令人难以置信的技术成为主流应用。然而，首席信息官和其他医疗保健主管必须解决许多困难，才能实现这一目标。许多机器学习算法只能与给定的数据一样好，而为它们收集大量的医疗保健数据是一个很高的要求。

众所周知，医疗保健系统是分布式的，当病人的记录被转发时，经常会出现延误。即使是患者的初级保健提供者也常常没有完整的电子健康记录（EHR）。

虽然确实有可能创建可访问的数据集，使精确医学的好处得以实现，但由于缺乏认识和严格的HIPAA法律限制数据共享，因此广泛采用的目标变得复杂。很少有文件像病历那样敏感。如果每个医疗机构开始使用完整的电子健康记录（EHR）进行精准医疗，那么灾难性数据泄漏的机会将大大增加。

每个持有患者记录的数据中心都需要每次都安全地进行保护和退役。尽管人们在网络安全方面取得了很大的飞跃，但医疗保健数据泄漏的数量却在逐年增加。

值得庆幸的是，用于训练算法的患者记录可以匿名化，以减少数据丢失为代价，这至少可以降低初始数据库下游的风险。除了保留初始数据上游泄漏的风险之外，许多人还认为发布甚至匿名的患者数据是对其隐私的一种侵犯。在人们努力实现技术与医疗保健之间建立一种更加共生的关系时，需要解决这些问题。

那么，该如何将大数据和医疗卫生有效结合，UCMT公开课《大数据+医疗卫生》或许可以给你答案！！！