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字节数据 (3)。这种类型的数据被称为“大数据”。总的来说，仅从大数据分析得出的结论往往是不够的，一个能够独立运作并与大数据分析协同运作的严格小数据范式被认为是必不可少的 (4)。大数据方法是指分析从一组个体收集的数据，目的是预测更大群体的现象，而小数据范式则用于实现个人层面的数据预测（例如，一个人、诊所或社区） (4)。因此，人工智能和机器学习的使用通常与“大数据”联系在一起。然而，有效地管理和分析这种数据对于发现新知识、改善护理和降低成本非常重要 (5-9)。例如，过去获取人类基因组数据的过程大约需要十年，而目前使用数据分析技术只需不到一周即可完成 (5)。此外，这些分析在需要汇总不同专业并做出适当的诊断或治疗决策的情况下非常有用。例如，癌症早期诊断的诊断准确率有了很大提高，这在一定程度上归功于大数据分析技术的最新进展。大数据分析有许多优点，例如提高医疗服务质量和节省成本，但也存在一些需要考虑的缺点。将大数据技术应用于医疗保健的最大障碍之一是医疗数据的分布式特性。数据由不同的提供商存储，例如保险公司，取决于城市和国家。另一个挑战是数据的多样性，这需要在不确定和模糊的情况下做出决策。克服这些挑战的一种有前途的方法是使用决策融合 (DF) 技术，该技术于 1960 年代首次在文献中引入，作为数据处理的数学模型 (10)。DF、数据融合、信息融合和传感器融合这些术语通常用于
医疗保健和医学中的决策融合：叙述性评论
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