大数据作为人工智能医疗的根基，在发挥驱动作用的同时，也面临着标准化、规范化的要求与考验。集中体现在，庞大医疗数据数量背后实际的“信息孤岛”问题，以及缺乏标准化、规范化的数据管理“信息垃圾”问题。那么，面临大数据将如何主推医疗AI规范化，今日就跟千锋小编一起来看看。
2018年可以说是大数据的标准化之年，中国医疗数据量大，可开采空间广阔。但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏、行业规范“真空”等问题。如何从“量”、“质”双向突破助力医疗人工智能成为关键。
另外，对比仍处在发展初期的医疗AI，大数据赛道已经显得拥挤。但尽管已经进入“深水区”，大数据领域的“雷区”也并不少见。因此来看，大数据绝不是一个简单的技术问题，其应用需要通过立法来考虑。只有适时地“泼冷水”，进行约束从而促进产业持续、健康发展。
对此，相关专家也表示：“医疗数据的来源、质量、安全性是政府部门需要考虑的问题，国家在搭建统一大健康大数据医疗平台过程中，已在初步拟定通用统一大平台标准，让不同医疗单位、卫生健康机构或相关企业间的数据可以互相有机链接与解读。”
其实，针对法律法规层面建立的体系护航大数据产业，则更需要多个维度的协同发展。而处在大数据时代的你，想要掌握更多大数据技术，为大数据行业贡献一份力量，那么选择专业的千锋大数据培训，将会是你走向大数据行列的有效一步!
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