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數據層面，因為長處的條塊朋分、標準化尺度的缺少，數據之間互聯互通十分艱難。別的，因為信息孤島，許多機構數據不完整且嚴峻不平衡。我們怎樣處置這類狀況？遷徙進修合適處置統一個數據源大概相似的數據源，但它沒法處置差別數據源之間的進修，也不合適處置不相干成績之間的進修。同時，醫療范疇的標注需求專業常識，而大夫資本又稀缺，這招致在醫療范疇很大都據沒有標注或僅簡樸標注。這也闡明，僅靠機械遷徙進修是不敷的。別的，泛化進修、自立進修和深度進修能否真正學到常識、總結常識，還只是簡樸影象了這些數據？機械能否可以真正地自立進修、自立開展、自立生長？這些都是值得沉思和研討的課題。

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