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人工智能技術在醫療領域存在的挑戰

來源:懂視網 責編:吉增泰 時間:2021-12-30 15:25:43
導讀數據標注服務頭部企業云測數據認為AI數據也是推動人工智能持續健康發展的關鍵,算法的精度與數據的質量有著直接關系,數據的數量和質量會成為AI落地的瓶頸。醫療對于模型的精確程度要求非常高,需要AI數據的精準度和專業度將成為下一步落地的關鍵所在。

盡管計算機視覺、智能語音、知識圖譜等人工智能技術在醫療領域已有一定應用,但由于當前疫情環境的特殊性,依然存在著眾多挑戰。

數據標注服務頭部企業云測數據認為AI數據也是推動人工智能持續健康發展的關鍵,算法的精度與數據的質量有著直接關系,數據的數量和質量會成為AI落地的瓶頸。云測數據總經理在接受采訪時表示:“現在很多領域都處于AI應用的落地階段,尤其像醫療和智能駕駛,它們對于模型的精確程度要求非常高,所需要AI數據的精準度和專業度將成為其下一步落地的關鍵所在”。

正因如此,人工智能的快速發展對數據提出了更高要求。云測數據通過自建場景實驗室、數據標注基地產出算法所需的AI數據來支持模型迭代,用來構建整體健康的數據生態;通過自研數據標注系統、完善的數據生產流程等來把控每一個AI數據數據質量的精準,在眾多科技公司背后為AI提供糧草。未來傳統醫療行業信息化供應商與以互聯網公司為代表的AI技術提供商合作將更加緊密,而AI企業將對AI數據資源服務商提出更多挑戰。

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