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尽管ML在医疗保健预测分析中具有很大的潜力，但必须解决一些挑战，以充分利用其利益。数据隐私和安全性是最重要的问题。给定健康信息的敏感性。确保遵守《健康保险可移植性和问责法》（HIPAA）等法规对于保护患者数据至关重要。与现有医疗保健系统的集成是另一个关键挑战。需要不同平台设备之间的互操作标准和无缝数据交换。此外，ML模型的可解释性仍然是重大问题。黑盒模型可能缺乏临床采用所需的透明度。开发解释和验证模型预测的方法至关重要。获得对医疗保健专业人员和利益相关者的信任。
使用机器学习的医疗保健预测分析-IJRPR
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