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數據層面，因為長(cháng)處的條塊朋分、標準化尺度的缺少，數據之間互聯(lián)互通十分艱難。別的，因為信息孤島，許多機構數據不完整且嚴峻不平衡。我們怎樣處置這類(lèi)狀況？遷徙進(jìn)修合適處置統一個(gè)數據源大概相似的數據源，但它沒(méi)法處置差別數據源之間的進(jìn)修，也不合適處置不相干成績(jì)之間的進(jìn)修。同時(shí)，醫療范疇的標注需求專(zhuān)業(yè)常識，而大夫資本又稀缺，這招致在醫療范疇很大都據沒(méi)有標注或僅簡(jiǎn)樸標注。這也闡明，僅靠機械遷徙進(jìn)修是不敷的。別的，泛化進(jìn)修、自立進(jìn)修和深度進(jìn)修能否真正學(xué)到常識、總結常識，還只是簡(jiǎn)樸影象了這些數據？機械能否可以真正地自立進(jìn)修、自立開(kāi)展、自立生長(cháng)？這些都是值得沉思和研討的課題。

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