Clinical data are also limited by p

Clinical data are also limited by potentially biased sampling. Because EHR data are collected during health care delivery (eg, clinic visits, hospitalizations), these data oversample sicker populations. Similarly, billing data overcapture conditions and treatments that are well-compensated under current payment mechanisms. A potential approach to overcome this issue may involve wearable sensors and other “quantified self” approaches to data collection outside of the health care system. However, manysuch efforts are also biased because they oversample the healthy, wealthy, and well. These biases can result in AI-generated analyses that produce flawed associations and insights that will likely fail to generalize beyond the population in which they are generated.5

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临床数据也受到可能有偏差的采样的限制。由于EHR数据是在医疗服务提供期间（例如，诊所就诊，住院）收集的，因此这些数据使病态人群的样本过多。同样，在当前付款机制下，计费数据过度捕获的条件和处理方式也得到了很好的补偿。解决此问题的潜在方法可能涉及可穿戴传感器和其他“量化的自我”方法，以在医疗保健系统之外进行数据收集。但是，许多<br>这样的努力也带有偏见，因为它们过度采样了健康，富裕和健康的人群。这些偏见可能导致AI生成的分析产生有缺陷的关联和见解，而这些关联和见解很可能无法推广到产生它们的人群之外5。

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临床数据也受潜在偏差采样的受限。由于 EHR 数据是在提供卫生保健（例如门诊、住院）期间收集的，因此这些数据对患病人数的采样率过大。同样，在现行支付机制下，计费数据超支条件和处理方式也得到良好补偿。克服这一问题的潜在方法可能涉及可穿戴传感器和其他"量化自我"方法，以在卫生保健系统之外收集数据。然而，许多<br>这种努力也是有偏见的，因为它们高估了健康、富有和健康的人。这些偏见可能导致 AI 生成的分析，从而产生有缺陷的关联和见解，这些关联和见解可能无法超越生成这些偏见的人口。

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临床数据也受到潜在偏倚抽样的限制。因为EHR数据是在医疗服务提供期间收集的（例如，门诊就诊、住院），这些数据过度抽样了患病人群。同样，在当前数据处理下，超额支付机制得到了很好的补偿。解决这一问题的一种潜在方法可能涉及可穿戴传感器和其他“量化自我”方法，以便在医疗保健系统之外收集数据。然而，许多<br>这样的努力也有失偏颇，因为它们对健康、富裕和健康的人来说是过多的。这些偏差可能导致人工智能生成的分析产生有缺陷的关联和见解，而这些关联和见解很可能无法推广到产生它们的人群之外

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