应接不暇，不仅因为其规模庞大，还因为数据类型多样，并且必须以极快的速度捕获和处理这些数据。这些数据来自传感器、医疗设备、智能手机、网络、日志文件、交易应用程序、网络和社交媒体，其中大部分都是实时生成的，而且数量巨大。
人工智能聊天机器人、虚拟助手和物联网 (IoT)的兴起正在推动数据复杂性、新形式和新信息来源的出现。
报告称：“未来，家庭机器人医疗助理将监控 智利电话号码数据 老年患者，并在患者需要帮助时发出通知，确保患者服药，甚至执行简单的任务。”
大数据分析：行业挑战的解决方案
该术语指的是使用先进的分析技术来处理来自不同来源、不同规模的结构化、半结构化和非结构化信息的极其庞大而多样化的数据集。
在这方面，医疗保健组织处理大数据面临的最紧迫的挑战是什么以及如何有效地解决这些挑战？
大数据采集
收集干净、完整且格式正确的数据以供多个系统使用一直是组织面临的难题，许多组织都以失败告终。最近一家眼科诊所的研究发现，只有 23.5% 的 EHR 包含与患者报告的信息完全相同的信息。
解决方案
提供商可以通过为其特定项目优先考虑有价值的类型来改进其数据捕获操作，其中涉及健康信息管理专业人员的数据治理和完整性专业知识。
此外，他们还应该开发临床文档改进计划，培训医务人员确定哪些统计数据对下游分析有用。
大数据存储
医疗保健组织需要更多的存储空间来进行大数据分析，以及存储大量非结构化信息以用于分析计划。这对 IT 部门来说是一个关键的成本、安全性和性能问题。
随着与健康相关的数据量呈指数级增长，一些提供商已无法管理内部数据中心的费用和限制。