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尽管美国已投资于无障碍健康的数据集(例如,我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据),但需要更多代表性的数据来​​为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信,从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果,同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时,我们必须通过遵循既定的指南和标准(例如,《卫生AI AI的保证标准指南》)来确保质量数据是从个人中提供的。

2024-2025 CRA QUAD纸:启用医疗保健的AI革命

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