AI+医疗发展中的“卡脖子”问题:数据瓶颈与破解
近年来,AI为医疗行业带来了巨大的变革,但不少医生和科研工作者都不约而同地提到,要进一步发展“AI+医疗”,他们都面临着一个共同的难题——数据“卡脖子”。国内医疗数据异质性高、编码体系不统一、记录规
近年来,人工智能为医疗行业带来了翻天覆地的变革,但许多医生和科研工作者都不约而同地指出,要进一步推动"AI+医疗"的发展,他们正面临一个共同的难题——数据"卡脖子"现象。
国内医疗数据存在异构性高、编码体系不统一、记录规范差异大等问题,导致AI模型难以在不同医疗机构间推广应用,形成了一道技术壁垒。当AI算法难以获取充足的高质量数据时,"AI+医疗"从实验室走向临床应用的进程便会受到明显制约。
记者:卢梅 郝思聪
编辑:卢梅,韩玲燕(实习)
视频编辑:刘奕达,陶余鑫
摄像:刘宽漾,李维潇,徐玮
责编:陈瑞麟
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