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研究人员使用一种计算机生成的冠状动脉疾病评分(ISCAD)来全面分析冠心病。ISCAD评分结合了电子健康记录中数百种不同临床特征,包括生命体征、实验室测试结果、药物、症状和诊断。为了建立AI评分系统,他们在这项综合分析中,利用英国生物库、“我们所有人”研究计划和BioMe生物银行中604914人的电子健康记录对系统进行了机器学习训练。
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沈阳表示,将AI可用数据的现状比作传统矿产资源,并非单纯因为数据“总量”枯竭,更像是随着“矿藏”不断开采,能轻松获取的优质“矿石”(高质量数据)变少了,剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低,因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在,但充斥着偏见、不一致或缺乏标注,类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重,需要更多的精炼和加工。
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