盡管計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域已有一定應(yīng)用，但由于當(dāng)前疫情環(huán)境的特殊性，依然存在著眾多挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)認(rèn)為AI數(shù)據(jù)也是推動(dòng)人工智能持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵，算法的精度與數(shù)據(jù)的質(zhì)量有著直接關(guān)系，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量會(huì)成為AI落地的瓶頸。云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理在接受采訪時(shí)表示：“現(xiàn)在很多領(lǐng)域都處于AI應(yīng)用的落地階段，尤其像醫(yī)療和智能駕駛，它們對(duì)于模型的精確程度要求非常高，所需要AI數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度和專業(yè)度將成為其下一步落地的關(guān)鍵所在”。

正因如此，人工智能的快速發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)提出了更高要求。云測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)自建場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)標(biāo)注基地產(chǎn)出算法所需的AI數(shù)據(jù)來(lái)支持模型迭代，用來(lái)構(gòu)建整體健康的數(shù)據(jù)生態(tài)；通過(guò)自研數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)、完善的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程等來(lái)把控每一個(gè)AI數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的精準(zhǔn)，在眾多科技公司背后為AI提供糧草。未來(lái)傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)信息化供應(yīng)商與以互聯(lián)網(wǎng)公司為代表的AI技術(shù)提供商合作將更加緊密，而AI企業(yè)將對(duì)AI數(shù)據(jù)資源服務(wù)商提出更多挑戰(zhàn)。

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