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其次,更重要的是,医疗AI的应用场景多为辅助诊断、风险预警、诊疗效率提升等,其风险等级远低于直接用于治疗的新药,若按照新药的严苛标准进行全流程验证,无疑是对资源的浪费,也不符合AI技术的发展规律。
根据第三方评估报告,相关行业的投入产出比正持续优化,运营效率较去年同期提升显著。
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第三,在这一过程中,“未来谁掌握了更海量的脑科学数据,谁就更接近新应用场景和技术路径的定义权。当单一脑区、单一任务积累了大量数据后,就可以像大模型一样,通过脑数据训练一个‘基座模型’。这个基座模型可以应用到未来的新患者身上,使得他们解码器的初始性能、脑控性能会大幅提高。”
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