医疗上大数据分析平台有会面临哪些技术难点，如何解决？

数据标准化 是数据采集和数据分析的基础，在进行数据采集之前首先要对医院现有数据按以下标准进行归类、抽取、整合、为第二阶段的数据加工提供标准化的数据。

医疗大数据标准化与整合。将不同科室，不同业务系统的非结构化、零乱的数据整合成有利用价值的数据；对大数据进行过滤，设计脏数据过滤规则；数据一致性检查，无效值和缺失值处理。在医疗大数据的应用的同时，还存在数据的抽取、存储、清洗、整合、挖掘、分析、展现等问题需要解决。
难点之二数据分析建模，基于患者就诊过程建立模型，该模型是从患者入院到出院过程中所产生的相关数据，主要包括患者的检查信息，图像序列表的生成，系统图像记录，患者特征数据、病种数据、治疗方案与费用数据、治疗状态数据及在该过程中产生的管理类数据。

卫生信息标准已经有将近300个行业标准（WS开头），标准不是没有，而是标准化做的不好，国家卫生统计信息中心近年来推行的“国家医院信息互联互通标准化成熟度测评”中的数据集和共享文档，已经可以满足一般的大数据分析需求，一些病种需要的特殊数据也可以通过扩展电子病历模板取得，标准的问题不是问题，详细标准请访问http://www.chiss.org.cn 卫生信息标准网。