醫療保健領(lǐng)域的人工智能

       在醫療保健領(lǐng)域實(shí)施機器學(xué)習和人工智能面臨許多眾所周知的挑戰。首先是缺乏“專(zhuān)門(mén)的數據庫”，這需要人工智能通過(guò)監督學(xué)習進(jìn)行訓練。臨床試驗評價(jià)訓練特定應用程序的廣度和深度的“專(zhuān)業(yè)數據庫”是必不可少的，但由于隱私問(wèn)題、記錄識別問(wèn)題以及健康保險流通和責任法案的存在而難以實(shí)現。

       使用人工智能來(lái)減少醫院的意外感染和檢測罕見(jiàn)疾病也需要比目前可用的更好的數據。根據Kahlon的說(shuō)法，用于罕見(jiàn)病研究的遺傳和行為數據“既沒(méi)有明確定義也沒(méi)有很好地捕獲”，并且“有關(guān)院內感染風(fēng)險因素的信息保存在不規則的地方，包括過(guò)程表和臨床筆記”。