年医疗保健领域人工智能、数据科学和可穿戴设备的前景
人工智能和数据科学在过去一年中一直是人们关注的焦点，并将继续成为许多科技公司在未来一年关注的焦点。随着医疗和消费品公司为满足日益增长的需求而加大产品供应，可穿戴设备（尤其是具有健康监测功能的可穿戴设备）也变得越来越丰富。此外，医疗保健提供商也越来越愿意接受可穿戴设备通过延长佩戴时间收集的丰富数据所提供的见解。以下是我们应该在 年及以后看到的人工智能、数据科学和可穿戴设备的主要趋势，尤其是与医疗保健相关的趋势。
毫无疑问，人工智能已成为许多 多米尼加共和国手机号码数据 领域的主流。在医学领域，人工智能方法目前正在快速开发和部署，这得益于不同模式（遗传、基因组、图像、 等）中现有的数据匮乏，以及可穿戴设备提供的连续数据流。
当今大多数模型基于 监督学习，其中标签与测量值相结合，以教导算法预测看不见的数据。然而，创建标记数据集需要付出很多努力，因此通常只能标记数据的一个子集——从而限制了当前模型的学习能力。
在未来的几年里，我们可以期待看到更多基于自监督和生成式人工智能算法的人工智能方法被纳入产品开发中。
自监督学习可以减少所需的标记数据量，通过使用大量未标记数据集，可以自主开发预训练模型。该预训练模型包含一组丰富的学习特征，可以使用小得多的标记集针对特定的监督任务进行微调。