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这项研究研究了大数据分析在医疗保健中的变革潜力，重点介绍了其在预测患者结果和增强临床决策方面的应用。应对数据集成，质量，隐私问题以及CLEX机器学习模型的解释性的主要挑战。广泛的文献综述评估了医疗保健中大数据分析的当前状态，尤其是预测分析。该研究采用机器学习算法来开发针对特定患者结果的预测模型，例如疾病进展和治疗反应。基于三个关键指标评估模型：辅助性，可解释性和临床相关性。研究结果表明，大数据分析可以通过提供数据驱动的见解来彻底改变医疗保健，从而为治疗决策提供信息，预测并发症并识别高危患者。预测模型开发了有望增强临床判断和促进个性化治疗方法。此外，该研究强调了解决数据质量，集成和隐私的重要性，以确保预测分析在临床环境中的道德应用。结果有助于对医疗保健中实用的大数据应用程序进行越来越多的搜索，从而为将患者隐私与数据驱动的见解的好处提供了宝贵的收回。最终，这项研究对决策具有影响，指导实施预测模型并促进旨在改善医疗保健成果的创新。
通过数据驱动的预测建模优化医疗保健结果
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