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的发现：结果表明，在过去的几年中，医疗保健行业收集的数据增加了多种多样。一些研究表明，结构化数据每年增长40％，非结构化数据增长超过80％，产生的全球数据截至2020年。随着法规和合规性要求的增加，有效的数据治理是医疗保健等行业的任务，在此期间，在数据隐私，数据安全和个人信息保护上更加关注。数据的迅速爆炸以及确保在正确时间获得数据的需求导致人工智能（AI）和机器学习解决方案的采用增加，以从收集的数据中获得有意义的见解。这些技术证明，将医疗保健生态系统的许多方面从患者护理转变为行政职能。
医疗保健中的AI和机器学习 - 应用程序，挑战
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