AI를 앞서 보려면 데이터 전략을 미세 조정하십시오

Data strategy is more than a passing trend for development teams—it’s the foundation layer to make the most of AI and automation technologies. Your data strategy defines how data quality, governance, and accessibility support your business goals. Good data can be a goldmine. And your organization’s efficiency depends on it. But 80 to 90% of the world’s data is unstructuredLeaders of Code podcast

그는 많은 의료 데이터가 구조화되지 않았으며 지저분해질 수 있다고 지적합니다. 의료 기록에서 여러 출처의 환자 데이터는 “Don”과 “Donald”와 같은 ID 또는 이름 변형 또는 새 주소와 이전의 주소와 같은 이름 변형을 가질 수 있습니다. 환자 매칭 알고리즘이 없으면 데이터가 올바르게 통합되지 않습니다. 데이터 정규화는 AI 모델의 정확도와 더 나은 환자 결과를위한 분석을 향상시킵니다.

복잡한 데이터 및 AI 통합 프로젝트의 경우 출발점에 대해 현실적으로 참여하는 데 도움이됩니다.[–>Clarifai’s Mathew Zeilier, speaking previously with us, observedsupports AI model training

루프에 인간이있는 것은 AI 시스템 출력을 검토하는 데 필수적이지만, 데이터 수집은 개인 정보 보호 및 보안에 대한 법적 지침이 적용되는 의료와 같은 규제 산업에서는 스테이크가 높습니다.

Woodlock은 임상의가 환자의 의료 메모를 작성하는 예를 제시합니다. 자동화 된 신석장은 잘 확립되어 있지만 AI 도구는이 프로세스 속도를 높입니다. 임상의는 부정확성의 높은 잠재력을 알고 잠재적 인 피해를 위해 모든 AI 생성 된 생산량을 검토해야합니다. Microsoft와 Carnegie Mellon University의 연구에 따르면 AI 도구는 생산성을 향상시킬 수 있지만 과도한 관계[–>inhibit critical engagement with workGenAI and ML (machine learning) can mimic healthcare subject matter expertsour annual Developer Surveytrust in the output of AI toolsprevious conversation on the Stack Overflowagentic AICode to Care