隨著機器學習技術的快速發(fā)展，供應商對這種人工智能的潛力感到興奮，預測哪些患者最需要早期干預的臨床事件。然而，由于缺乏必要的健康數(shù)據(jù)來了解積極影響患者護理所需的復雜模式，這些醫(yī)療突破受到阻礙。
在醫(yī)療保健方面，令人遺憾的是，大部分數(shù)據(jù)被困在孤島倉庫中，未能被開發(fā)。波士頓兒童醫(yī)院首席創(chuàng)新官 John Brownstein 說，“許多其他行業(yè)在提升自動化和數(shù)字化工具的個性化方面遠遠超過我們。”
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