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レポートは、プライマリケアでAIを後押しするためにデータシフトを促す

主な洞察：著者は、プライマリケアにおけるデータ変換に関する5つの重要な考慮事項を提案しています。データ収集の自動化、断片化されたデータの組織化、プライマリケア固有のユースケースの識別、人間のワークフローへの統合、意図しない結果の監視。著者はさらに、これらの努力のそれぞれが効果的でまとまりに取り組むことを可能にする3つの要因を強調しています。プライマリケアとの業界および学界AI/MLコミュニティのコラボレーションの増加、民間および公共部門からの資金の増加、および人間およびデータインフラストラクチャへのアップグレード。重要な理由：プライマリケアでAI/MLの研究と実装を進めるためのデータ変換には、政府、産業、専門組織、学界、および最前線のプライマリケアの間のセクター間のコラボレーションが必要です。プライマリケアにおけるAI/MLの研究と実装を進めるためのデータ変換Timothy Tsai、Do、Mmci、et alスタンフォードヘルスケアAI応用研究チーム、プライマリケアおよび人口健康部門、医学部、スタンフォード大学、スタンフォード、カリフォルニア一時的なリンク /パブリックリリース。起源の組織/著者のこの資料は、ポイントインタイムの性質であり、明確さ、スタイル、長さのために編集される可能性があります。 Mirage.newsは制度的な立場や側面を取ることはなく、ここで表明されたすべての見解、立場、結論は、著者のみの見解のみです。 #レポートはプライマリケアでAIを後押しするためにデータシフトを促す