机器学习技术

一、当前实验室的数据处理瓶颈在医疗实验室数据分析领域,数据处理面临着诸多挑战。首先是数据采集环节,传统的采集方式往往效率低下,且容易出现数据缺失或不准确的情况。例如,一些实验室使用手动记录的方式收集样本信息,这不仅耗时费力,还可能因为人为因素导致数据错误。据统计,行业内手动采集数据的错误率平均在 15% - 30% 之间波动。数据清洗也是一个大问题。医疗数据通常包含大量的噪声和异常值,这些数据会严