医疗AI质控数据管道规划

医疗AI质控模型的持续训练，本质上是让模型在真实临床环境中不断“见新病例、改旧毛病”，而这个过程的成败，完全取决于数据管道是否能把“采集、清洗、标注、回流、版本管理”这五件事做成一个自动旋转的闭环，如果管道设计不当，模型越训练越偏，质控指标反而下降，本文直接拆解一套可落地的数据管道规划方案，从数据源选型到版本回……