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AI
DOI：10.1093/ehjdh/ztaf143.021.png)
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摘要
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医疗保健的数字化转型导致了临床数据量和异质性的空前增长。与此同时，人口老龄化和医疗系统需求的不断上升需要具有成本效益且可扩展的解决方案。人工智能（AI）已成为临床研究中的一项强大工具，能够从数据中提取原本难以察觉的复杂诊断特征。然而，AI模型的开发与部署需要结构化、大规模、高质量的数据集。在数据可用于AI训练之前所需的大量准备工作（如收集、传输、清洗、转换、标准化等）在数据获取和算法开发之间构成了显著瓶颈。
AI总结
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期刊
E
IF:
4.4
论文数:
846
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949
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