大数据对医学产生了“惊人的影响”
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-01-28
但是现在有趣的是这开始提供机会说'您可以治疗吗？，这些新进展描述为令人振奋，因此现在有可能说'我碰巧知道您正在患糖尿病，但是我将为您提供改变您的生物群系并逆转这一过程的疗法，对我来说这令人震惊看到这些例子，将主要贡献归因于基因组学数据的“爆炸”，他说拥有更多数据将为临床医生增加机会，以识别以前很少了解或不为人知的相关性，并改善因果关系的发展和理解，当个人在2000年代初被测序时，它耗资数十亿元，而且需要许多人多年的努力和努力，我们现在要在24小时之内对人们进行测序，而费用不到1000元，这创造了我们现在可以查看的海量数据块。
越来越相信医疗保健行业将看到数据专家的加入
他们将在帮助和支持临床医生的同时，不断增加对数据分析的需求，当被问及技术对发展中医疗保健的影响时，他相信医学的进步将赶超发达的步伐，就像这些对电话通讯的采用跨越式一样，尽管非洲缺乏资源，但移动设备的使用强劲，网络无处不在，这对医疗部门产生了连锁反应，因为它正在帮助生活在偏远地区的人们获得医疗服务，通过远程医疗给临床医生。
虽然目前非洲只有27％的人口可以访问互联网，但据预测，到2021年，数据流量将增长20倍，与世界其他地区相比，增长速度是原来的两倍。
尽管在非洲等地基础设施可能是相当基本的
并且仍然需要围绕带宽等问题进行一些改进，但是远程医疗已经开始提供新的机会，以至于与医学实践相比在发达，它似乎是过时的，我知道带宽仍然存在一些挑战但这对我来说是一个非常短期的问题，我认为我们已经开始看到人们所倡导的一些基础设施，这些基础设施将会彻底摧毁它，所以现在您消除障碍，然后突然说，您需要去医院看医生进行检查，我们是在说您为什么？
将面临应对角色变化的挑战
与以前演奏所有乐器并担任指挥的人相比，他们越来越成为向导，协调器和指挥，鉴于那里有多少医学信息，相信它每18-24个月就会翻一番，这就要求临床医生每周要阅读80-90个小时才能保持状态，行为上的改变使人们不再是专家，您不是绿野仙踪，人们不会来找您，而是您分发知识，您在那里作为向导。
决策算法：是否有人确定自己是对的？
将重要决策信任可能未经独立各方验证的算法是否明智？数据驱动算法正在做出影响我们生活许多方面的决策，这可能是一个问题，虽然有可能提高效率，从这些技术，它们也可以怀有对弱势群体的偏见或加强结构性歧视，新闻学助理教授，公众需要了解公共领域使用的算法的偏见和力量，直到基于算法的决策对个人或组织产生负面影响为止。
数据驱动算法用于将大量数据整理成可用信息
但是数据很混乱，处理过程更是如此，既然如此，人们怎么知道结果是否准确可靠？由于缺乏透明度，愿意花时间来验证算法驱动系统的输出的个人经常会遇到问题，关于原因：开发人员不愿意向第三方提供可能被视为商业秘密和专有软件的东西。
数据驱动的策略和商业需要算法透明性
算法透明性的案例研究为了证明自己的担心，执法部门如何使用数据驱动算法，开始研究使用计算机数据分析来确定囚犯释放后再次犯罪的可能性的利弊，对个人进行低，中或高风险评分可以帮助他们做出住房和治疗决定，确定可以安全地送入限度安全监狱或中途庇护所的人，以及可以从特定心理类型中受益的人关心。
为什么数据科学只是小学数学和写作
事实证明，机器不是非常善于解释数据，由于人们的偏见（而且我们在选择收集的数据和我们提出的问题方面都存在偏见），以及我们的分析可能存在的缺陷，人们对于理解数据仍然至关重要。关键在于找出人与机器之间的正确平衡，我将人与机器的共生体称为半人马智能，人的头脑永远是人的，人们以自己的精湛才能做事-好奇心，创造力和同情心。机器也尽力而为，大规模学习，处理数据并快速回答问题。机器答案需要人为解释才能将相关性转化为因果关系，人们整理数据并选择正确的问题，双方相互促进，半人马座骑着人与人为的智慧浪潮，这是常识，关于大数据可能性的激动之情再次缺乏常识，这种兴奋是有保证的，但仅在认为的情况下，才是人类解释的伴侣，您需要机器和人类智能才能从数据中获得收益。
您还需要人的才智来构建和构建复杂的分布式系统
实践证明这非常困难。它将使许多工程师在未来几年内受雇，数据驱动的失业，然而其他人却不是那么幸运，虽然我认为机器将取代许多人类工作是不可避免的事实，但这并不一定是一件令人愉快的事情，我们应该记住，每台机器在特定方面都有其优势（它具有数据和算法），人类是一门通用的机器，可以同时完成很多事情，但是对于那些不是特别擅长一次完成很多事情的人来说，单用途机器可能会证明是现成的，卓越的替代品。
技术曾经如此，但现在可能从未如此
在过去收入高业务遍及全球的公司几乎总是拥有大量资产和员工，但是拥有巨大市场估值和市场份额的数字公司通常资产很少，也许更具说服力的是，随着像公司拆除旧工业，他们正在使用数据将人们变成功能有限的齿轮，而这些齿轮的收益却很小如果有的话例如，健康保险，残疾等，这只是在提醒我们，当我们进行编码时，尤其是在我们这个日益数据驱动的世界中，我们需要对无论是患病还是患病的生活都保持敏感。
物联网的安全海啸来了，您准备好了吗？
物联网中存在着便利与隐私之间的巨大拉锯战，设备制造商还没有做足够的事情来保护隐私，为物联网的安全海啸做准备的演讲的重点，虽然与物联网相连的设备通常会带来更高的便利性或生产力水平，但它们却带来了新的安全威胁和隐私问题，这是一个通过Wi-Fi连接的芭比娃娃，被证明容易受到黑客攻击，这对儿童安全的明显影响尤其令人恐惧。
大数据和物联网对56％的组织至关重要
但是连接的设备不会很快消失，制造商将继续在其设备中嵌入互联网有两个原因，个原因是它允许制造商在不派遣技术人员的情况下触摸设备并执行更新或更改，从而减少了开销，而且它使他们能够访问目标数据，这可以帮助他们为客户定位更多的商品和服务，一个很大的问题是，在大多数情况下，用户对安全性的考虑不够充分，安全性和隐私性已经很棘手，但是消费者在购买新产品时已经准备好用自己的隐私掷骰子，当消费者看到物联网的潜在便利时，他们通常不会考虑这些设备带来的新威胁。
这是否意味着公司应该在其终端上做更多的事情来保护设备？
芯片和设备制造商需要就可以实施并达成共识的标准进行合作，以提高这些设备的安全性，而且尽管工业互联网协会已经就安全芯片标准进行了一些讨论，但它们尚不可用，芯片制造商需要做更多的证明，以确保芯片是它所说的，并且正在做应该做的事情，他们还需要更多的可见性，以便可以保证何时进行更新并确认确实发生了更新，证明也可能有助于更新周期，制造商通常已经具有更新系统，以适应消费者对新功能的需求，而且有了更好的证明，它可以帮助设备验证这些更新是否来自已知来源。