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本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决这些问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
错误数据：人工智能和个性化医疗的致命弱点
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