 GPT答： |
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1. 隐私和安全问题：大数据在临床护理中涉及大量的个人健康信息，如果这些信息被泄露或滥用，将会对患者造成极大的伤害。
2. 数据质量问题：大数据分析需要高质量、准确、完整的数据，但是在实际应用中可能存在数据缺失、错误或不一致等问题，这会影响到分析结果的准确性和可靠性。
3. 误诊风险：虽然大数据可以提供更多的医疗信息和知识支持，但是如果医生过度依赖于算法或模型来做出诊断决策，则可能忽略了患者个体差异和特殊情况，从而导致误诊风险增加。
4. 技术门槛高：要进行有效地大数据分析需要具备相关技术知识和能力，并且需要投入相当数量的时间和资源。对于许多医院来说，在技术方面还存在很多困难。
5. 成本高昂：采集、存储、处理和分析海量的医疗数据需要巨额资金投入。对于一些小型机构来说可能无法承担这样高昂的成本。
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