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另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设来自:百科医疗健康数据大多存储在数据中心,如果数据中心发生自然灾害、黑客入侵等,那么患者的电子病历就有可能会彻底丢失。 信息孤岛 医疗机构之间没有合理的互信机制和良好的分享机制,容易形成“信息孤岛”,不利于数据的完整性和全面性。信息的可靠性以及在共享中信息的随意修改都成为面临的主要问题。 重复医疗 由于各个医院和机构之间信来自:百科
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