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“数据是AI能否在医疗中充分发挥作用的基础‘养料’。”在徐仲煌看来，数据的扩展性、标准化和安全性是医院在布局医疗AI时的关键考量因素。医院在规划AI布局时必须从当下着手，确保数据录入、存档和管理的标准化，提前设计合理的数据管理框架，同时为未来的数据处理预留接口。AI的优势在于其能不断吸收新数据，进行自我优化。这要求医院的数据存储系统具备扩展性，以应对日益增长的多模态数据需求。
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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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