數(shù)據(jù)問題仍是制約(yuē )人工智能在醫(yī)學領域深(shēn )入應用的瓶頸。丘(qiū )成(chéng )桐說,醫(yī)學數(shù)據(jù)存在“噪聲”(數(shù)據(jù)集中錯誤或無關的信(xìn )息)和(hé )缺失(shī )值等問題,傳統(tǒng)方法在處理(lǐ )這些(xiē )問題時(shí )往往需(xū )要復雜的預處(chù )理,增加了數(shù)據(jù)處理的復雜性和不確定性,影響模型準(zhǔn )確性(xìng )。
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