重生之咸鱼升职记第482章联盟项目遇瓶颈

医疗AI联盟那个“数据沙箱”和联合攻关项目真像是及时雨把我们公司从资金链断裂的悬崖边上硬生生给拽了回来。

签完协议那阵子公司里简直跟过年似的人人脸上都带着笑走起路来都带风。

老张带着技术骨干摩拳擦掌地接入了联盟提供的数据平台看着里面海量的、经过脱敏处理的真实医疗影像数据眼睛都直放光嚷嚷着“这下可算是鸟枪换炮了”。

我这心里也踏实了不少至少短期内不用为钱和数据的发愁了能专心把技术打磨好。

我甚至抽空回了趟家安心吃了顿我妈包的饺子睡了个难得的整觉感觉重生回来积攒的疲惫都消散了不少。

山重水复疑无路柳暗花明又一村？这回总算是踏踏实实住进村里了！可惜这舒坦日子没过几天新的麻烦就来了而且这次是出在咱们寄予厚望的“数据沙箱”上。

这天下午我正跟小刘商量着怎么利用联盟的资源去拓展几个新的医疗行业客户老张就顶着一头乱毛愁眉苦脸地闯进了我办公室连门都没敲。

“老陆坏菜了！沙箱里的数据有问题！”他嗓门沙哑一看就是又熬了夜。

我心里“咯噔”一下：“数据有问题？啥问题？质量不行？” “不是质量不行是……是太‘干净’了！”老张一屁股瘫在椅子上抓起我桌上的凉茶咕咚灌了一大口“干净得有点假！” “干净还不好？”我有点懵“数据干净模型训练起来不是更省事吗？” “好什么呀！”老张放下杯子一脸苦大仇深“医疗数据尤其是影像数据真正的价值就在于那些细微的、不典型的、甚至带点噪声的病例！可沙箱里这些数据大多是常见病、典型症状处理得过于‘完美’了！用这种数据训练出来的模型看着准确率挺高一放到真实复杂的临床环境里碰到点疑难杂症或者图像质量不佳的情况准抓瞎！这叫‘过拟合’！中看不中用！” 我听得一愣一愣的虽然不太懂技术细节但“中看不中用”这几个字我是听明白了。

合着这看似丰盛的大餐吃起来没啥营养？ “你的意思是联盟给的数据……没啥实战价值？”我皱紧眉头。

“也不是完全没价值打打基础、验证下算法框架还行。

”老张解释“但想靠它训练出真正能用于临床的高精度模型够呛！就像用驾校的平整场地练不出秋名山车神一样！” “怎么会这样？”小刘也凑过来问“联盟不是说数据来自合作医院吗？” “是来自医院没错”老张叹了口气“但我估摸着医院提供数据时可能出于隐私保护或者别的原因进行了过度清洗和筛选把有挑战性的、非典型的病例都过滤掉了。

或者联盟本身的数据处理流程就有问题把‘杂质’都当噪音去掉了。

总之这沙箱里的水比想象中浅！” 这可麻烦了！我们指着这批数据出成果好在联盟和“安康医疗”面前露脸呢！要是练出来的模型是花架子那不就成笑话了？ “能跟联盟反映一下吗？让他们提供更‘原始’一点的数据？”我问。

“反映过了。

”老张两手一摊“联盟那边的数据管理员说数据标准是各家医院和专家共同定的为了合规和安全只能提供到这个粒度。

想要更丰富的数据得等后续项目深入或者……我们自己有本事从其他渠道搞到。

” 自己搞？谈何容易！医疗数据是出了名的壁垒高哪有那么容易搞到高质量又合规的！会议室里顿时安静下来刚才那点轻松气氛荡然无存。

本以为抱上了条粗腿结果发现腿是挺粗但有点肌肉萎缩使不上劲！ “妈的这不是坑人吗？”我忍不住骂了一句“怪不得是‘零成本’原来给的是一分钱一分货的‘体验装’！” 小刘比较冷静：“沉哥现在抱怨没用。

得想办法解决。

能不能在我们现有算法上想办法增加模型的泛化能力让它即使基于‘干净’数据训练也能应对一定的复杂情况？” 老张摇摇头：“难！巧妇难为无米之炊。

算法再牛逼没有足够多样性的数据喂养也成不了高手。

除非……” “除非什么？”我赶紧问。

“除非我们能找到别的数据来源做补充训练。