并且为训练数据集中的所有患者获取这些结果将需要巨大的投资和患者的合作。 或者，开发人员可以使用当时监督给定患者的临床医生记录的诊断。从历史电子健康记录中获取这些数据相对容易。开发人员还可以招募一位专家医生或专家小组，使用他们的平均或大多数意见作为基本。
事实标签，对训练数据集
中的病例样本进行诊断。创建此类数据集可能成本高昂且耗时，但在做的。无论如何，人工智能开发人员在决定如何分配真实标签时会权衡相对成本和收益 这一决定对工具的整 布基纳法索电子邮件列表 体质量和潜在价值有很大影响。 要确定人工智能工具的基本事实，只需询问供应商或。
开发人员即可通过在
技术研究报告和方法摘要中搜索 事实真相 或 标签 来验证他们的答案。对于需要监管部门批准的医疗工具，此信息可在美国食品和药物管理局网站上公开获取。我们建 tg编号 议与人工智能供应商和内部开发团队深入接触，并就他们的基本事实选择、这些选择背后的逻辑以及他们考虑的任何权衡进行公开对话不愿透。
