本文摘要：医疗身体健康领域产生海量的数据，和其他领域比起，适当的数据挖掘工作却变得相当严重迟缓。

医疗身体健康领域产生海量的数据，和其他领域比起，适当的数据挖掘工作却变得相当严重迟缓。为提升医疗身体健康水平，医疗领域必须寻找一个需要有效地处置大数据的方法。数据挖掘技术在医疗实践中的应用于是一个过程，而不是重复使用的任务，随着时间的流逝，身体健康数据不会越积越多，数据间的关联性也不会更为简单，因此行之有效的医疗数据挖掘技术，对于医学领域的发展具有根本性的现实意义。身体健康数据挖掘的发展趋势：个性化医疗引荐系统个性化医疗引荐系统可以为患者分解专属的化疗方案，充份挖出患者间、疾病间和医生间的关系，为疾病的科学临床保驾护航。

由于患者的个性差异和疾病间的共性并存，同时在许多层面还不存在着某种联系，个性化医疗引荐系统就是运用数据挖掘的方法找到并创建其中的联系，根据关联创建患者、疾病和临床数据间的模型，针对病人的化疗经历、基因、遗传、环境、生活方式等信息挖掘出合适该患者的个性化化疗方案外侧，个性化引荐流程，闻右图。但是个性化医疗方案的构建还面对着诸多挑战，主要在于部分用作疾病预测、疗效预测的数据源难以获得，医院不不愿公开发表自身独特的数据，信息孤岛现象相当严重；其次，个人基因分析技术尚待突破，基因检测费用便宜，基因多态性的特质有可能造成评估错误及预测错误，导致通过基因检测获取个性化化疗难以获得较高的性价比；政府部门没涉及保障性方案借以推展涉及技术的发展，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，用户不不愿递交个人医疗数据的部分原因是担忧隐私泄漏，这就对医疗数据提供商的安全性和隐私维护明确提出了拒绝。

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