What Are the Right Data for AI?AI is most likely to succeed when used 的简体中文翻译

What Are the Right Data for AI?AI i

What Are the Right Data for AI?AI is most likely to succeed when used with high-quality data sources on which to “learn” and classify data in relation to outcomes. However, most clinical data, whether from electronic health records (EHRs) or medical billing claims, remain ill-defined and largely insufficient for effective exploitation by AI techniques. For example, EHR data on demographics, clinical conditions, and treatment plans are generally of low dimensionality and are recorded in limited, broad categorizations(eg, diabetes) that omit specificity (eg, duration, severity, and pathophysiologic mechanism). A potential approach to improving the dimensionality of clinical data sets could use natural language processing to analyze unstructured data, such as clinician notes. However, many natural language processing techniques are crude and the necessary amount of specificity is often absent from the clinical record.
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什么是人工智能的正确数据?<br>当与高质量的数据源结合使用时,人工智能最有可能获得成功,在该数据源上“学习”与结果相关的数据并对其进行分类。但是,大多数临床数据,无论是来自电子健康记录(EHR)还是医疗账单,都仍然不确定,并且在很大程度上不足以通过AI技术进行有效利用。例如,有关人口统计学,临床状况和治疗计划的EHR数据通常具有较低的维度,并且记录在有限的广泛分类中<br>(例如糖尿病)忽略特异性(例如持续时间,严重程度和病理生理机制)。一种潜在的改善临床数据集维度的方法可以使用自然语言处理来分析非结构化数据,例如临床医生注释。然而,许多自然语言处理技术是粗糙的,临床记录中经常缺少必要的特异性。
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人工智能的正确数据是什么?<br>当人工智能与高质量的数据源一起使用时,人工智能最有可能获得成功,并根据结果对数据进行分类。然而,大多数的临床数据,无论是来自电子健康记录(ehr)还是医疗帐单报销,仍然没有明确的定义,并且很大程度上不足以有效利用人工智能技术。例如,关于人口统计学、临床状况和治疗计划的EHR数据通常是低维的,并且记录在有限的、广泛的分类中<br>(如糖尿病)忽略了特异性(如持续时间、严重程度和病理生理机制)。提高临床数据集维数的一种潜在方法是使用自然语言处理来分析非结构化数据,例如临床医生的笔记。然而,许多自然语言处理技术是粗糙的,临床记录中往往缺少必要的特异性。<br>
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