Błędy w danych dla modeli predykcyjnych AI w medycynie (nature.com)

• Niedostateczna kontrola jakości danych treningowych
• Ryzyko systemowych uprzedzeń w diagnozach
• Wymóg surowszej regulacji danych zdrowotnych AI

"Analiza wykazuje, że modele AI przewidujące choroby są często szkolone na niskiej jakości lub stronniczych zbiorach danych. Obniża to wiarygodność diagnostyki i zagraża bezpieczeństwu pacjentów, co wskazuje na krytyczną potrzebę poprawy standardów zarządzania danymi w europejskiej służbie zdrowia."