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这项研究利用大数据分析的变革能力来通过整合电子记录，医学成像和基因组数据等多种数据源来提高医疗保健结果，以完善预测疾病进展并个性化治疗策略的预测模型。采用严格的数据管理和机器学习，我们的发现证明了有效的风险因素识别和资源优化，大大介绍了医院的再入院并改善了城市医院案例研究的证明。尽管与数据安全和集成相关的挑战，但研究与联合国可持续发展目标，尤其是可持续发展目标3（健康与福祉）和SDG 9（行业，创新和基础设施），强调了分析在促进健康公平和运营效率中的作用。倡导扩大大数据使用大数据来建立可持续的，有韧性的医疗保健基础设施，以应对多样化的人群需求，建议医疗保健提供者和政治机构利用这些见解来推动数据驱动的，以患者为中心的，以患者为中心的解决方案，进一步促进全球健康和可持续发展和可持续发展和可持续发展。未来的研究应包括新兴的数据流，例如健康的社会决定因素，以丰富这些模型，从而确保医疗保健分析的持续进步。
医疗保健预测见解的大数据分析
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