¿Cuáles son los puntos débiles de la industria médica de big data?
1. Seguridad de los datos
Los datos médicos implican cuestiones de privacidad de los datos personales, por lo que se debe prestar especial atención a la protección de la privacidad de los datos personales. La "Ley de Ciberseguridad" de China estipula que los operadores de redes no deben revelarlos. , alterar o dañar la información personal recopilada y no proporcionará información personal a otros sin el consentimiento de la persona que se recopila; Pero, ¿excepto aquellos que no pueden identificar a individuos específicos después del procesamiento y no se pueden restaurar?
Aunque las empresas médicas de IA necesitan procesar datos de tal manera que no se pueda identificar a individuos específicos cuando los usan, esto puede ayudar a AI Medical. Las empresas evitan hasta cierto punto los problemas de seguridad de los datos, pero aún es imposible evitarlos por completo.
2. Apertura de datos restringida
La apertura de los datos médicos de China es limitada, lo que se refleja principalmente en dos aspectos: primero, las restricciones de circulación nacional y extranjera, y segundo, de hospital a hospital u hospital. -al hospital Restricciones a la circulación entre empresas.
Las restricciones nacionales y extranjeras son en realidad muy simples. Cada país tiene regulaciones relevantes, y algunos países tienen regulaciones más estrictas, como Estados Unidos y Europa. En términos de restricciones de circulación de hospital a hospital, la mayoría de los datos hospitalarios en mi país existen de forma independiente y son relativamente difíciles de circular, y mucho menos de compartir, de aplicaciones cruzadas y de monetización de datos.
3. Diferencias en los estándares de datos
Mi país tiene una gran población y una gran cantidad de datos médicos, pero "grandes datos" no significa "grandes datos clínicos no están unificados y". suficientemente estandarizado. Diferentes regiones y diferentes Los datos entre hospitales no están conectados y no existe un estándar unificado, por lo que el valor no se refleja.
4. Controversias éticas
Aunque la IA ha logrado avances notables en la industria médica, es innegable que todavía existen una serie de cuestiones éticas en la aplicación de la IA, tales como: La IA ha provocado la filtración de información personal y ha provocado accidentes médicos. ¿Quién es el responsable? El uso de la IA ha provocado el desempleo del personal médico y ha provocado la transformación de la estructura de la industria médica. deben ser enfrentados por los profesionales de la industria Corregir y resolver.
5. Altos costos de datos
Todas las tecnologías médicas basadas en IA se basan en datos. Actualmente, existen tres canales para que las empresas médicas de IA obtengan datos: primero, cooperar con los hospitales. proyectos de investigación científica; en segundo lugar, descargar datos de conjuntos de datos públicos; en tercer lugar, comprar datos.
En general, el costo de obtener datos radica principalmente en la adquisición y anotación de datos. A medida que el entrenamiento del modelo se profundiza gradualmente, el rendimiento de los datos puede aumentar geométricamente y el costo también aumentará. sobre la realización de atención médica con big data.
El editor de Qingteng compartirá con usted el contenido sobre los puntos débiles del desarrollo de la industria médica de big data. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.