人工智能正在穩步使自己在醫療保健中發揮作用。 然而，潛力遠未達到頂峰。 醫療保健中的 AI 仍然需要克服困難，尤其是在涉及數據隱私、安全和機密性時。 儘管有定義時代的成功案例，但這些障礙一直阻礙著整體採用。
在本次討論中，我們涵蓋了這些要點，同時關注支持醫療保健特定 AI 實施的論點。 在那裡，我們還將討論人工智能如何通過主要關注事物的合規性部分來使原本成熟的醫療保健行業受益：
以下是三個要點：
- AI 在醫療保健領域的成功取決於準確和大量訓練數據的可用性。 一旦數據集豐富，算法和後續模型就會更好。
- 人工智能模型，即使是在醫療保健領域，也需要接受培訓以消除普遍存在的偏見。 這個想法是訪問不同的數據集，增加樣本量。 此外，數據多樣性還解決了本地化許可瓶頸。
- 規劃醫療保健 AI 模型的公司應考慮數據去標識化以消除 PHI（個人健康信息）和 PII（個人身份信息）護欄。
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