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在数据质量处理方面，可以发展群体智能技术，挖掘高质量数据，低成本、高效率地实现大规模数据采集和处理。对于简单的计算，可以研究近似计算理论和基于数据复杂度的优化算法。指导人们寻找面向计算的数据内核或数据边界的基本方法，并构建具有高效计算能力的模型。现有的云大数据处理架构无法满足大规模服务的实时性和计算资源需求。

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因此，应该尊重数据的客观逻辑，避免强行加入个人主观因素，比如之前分析的患者入院等待时间与预后的关系。因此，对于医疗大数据相关研究，在整个建模过程中应尽可能避免数据欺骗和机器学习陷阱，以提高模型预测结果的可信度。赛正融通所指的泰迪杯大数据大赛，结合了证书的知识点，通过参加比赛模拟考核大数据应用开发（Python）专业技能。

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一方面注重大数据分析处理结果的可解释性、可信性和公平性[3,13]；另一方面，在数据的采集、存储、使用、流转过程中实施安全防护和异常检测，确保能够抵御强力对抗。分析处理模型和方法在攻击下的鲁棒性和免疫力。医疗大数据的欺骗性是指由于被动或主动干预医疗大数据研究而导致研究结果不正确的现象。

它根据互联网上流感相关搜索的数量和分布来估计各个地区流感样疾病的患者数量，并开发出高精度和实时性能的预测系统[13-14]。

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