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抽象的欺诈检测和数据丢失预防是美国医疗保健公司面临的关键挑战，因为他们努力保护敏感的患者信息并遵守严格的数据保护法规。高级数据分析和机器学习的集成已成为一种有力的方法，以提高检测欺诈活动并防止数据泄露的效率和准确性。本研究探讨了机器学习驱动的解决方案在自动化事件响应中对医疗数据安全的应用。研究首先研究了欺诈检测中数据分析和机器学习的当前格局，并强调了传统方法的局限性。通过对美国医疗保健行业内案例研究的广泛文献综述和分析，该论文确定了高级技术可以弥合现有差距的关键领域。方法部分概述了数据收集过程，实现的机器学习算法以及用于衡量模型性能的评估指标。结果证明了与传统技术相比，机器学习模型的检测准确性和迅速响应能力的增强。讨论深入研究了这些发现的含义，展示了自动化事件响应系统在减少响应时间并减轻数据损失风险的变革潜力。尽管很有希望，但该研究承认数据可变性和模型通用性的限制，这表明了进一步研究的途径。本文以用于在医疗保健协议中采用机器学习解决方案的战略建议结束。通过强调最佳实践和政策建议，本研究旨在为寻求加强其数据保护框架的医疗保健公司提供路线图。展示的见解强调了高级数据分析和机器学习在强化医疗保健数据安全性避免不断发展的网络威胁方面的关键作用。关键字：高级数据分析；机器学习；欺诈检测；预防数据丢失；自动事件响应；美国医疗保健公司。
高级数据分析和机器学习驱动欺诈检测和数据
主要关键词
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