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빅 데이터는 의료 및 신경외과 분야에서 트렌드 문구로 변모하였으며, 일상 생활에서 만연하고 피할 수 없는 문구가 되었습니다. 빅 데이터 응용 프로그램의 급증은 정보 기술의 급격한 호황과 의료 분야의 사물인터넷이라고 불리는 인터넷에 연결된 장치의 증가에 따른 직접적인 결과입니다. 비즈니스, 마케팅 및 기타 분야에 비해 의료 응용 프로그램은 의료 종사자들의 기술 지식 부족, 데이터 수집 및 분석에 대한 기술적 제한, 그리고 의료 빅 데이터의 부적절한 관리로 인해 뒤처져 있습니다. 이러한 제한에도 불구하고, 의료 문헌에는 빅 데이터 관련 기사가 넘쳐나며, 이들 대부분은 머신 러닝, 인공지능, 인공 신경망 및 알고리즘과 같은 난해한 용어들로 가득 차 있습니다. 최근의 많은 기사들은 신경외과 등록부에 제한되어 있어, 빅 데이터가 등록부와 동의어라는 잘못된 인상을 줍니다. 다른 이들은 빅 데이터의 활용이 미래의 모든 의료 문제와 연구에 대한 만병 통 치약이 될 것이라고 주장합니다. 이러한 원칙에 대한 올바른 이해 없이, 과대선전과 현실을 구분하는 능력이 없어 쉽게 길을 잃게 됩니다. 이를 위해, 저자들은 신경외과에서의 빅 데이터 분석에 대한 간략한 서술을 제공하고, 그 응용, 제한 사항, 및 이 분야에 대한 무지한 신경외과 의사 및 의료 전문가들이 직면하는 도전 과제를 검토합니다. 이러한 기본 개념에 대한 인식은 신경외과 의사들이 빅 데이터에 관한 문헌을 이해하고, 더 나은 결정을 내리고, 개인화된 치료를 제공할 수 있도록 도움을 줄 것입니다.
Raju et al. (금요일,)은 이 질문을 연구했습니다.