医疗保健现有的数据模式，为计费和效率而构建，无意中将健康感知限制在离散事件而非连续信号。人工智能在定义空间内持续优化的能力，正如Andrej Karpathy的AutoResearch所展示的那样，凸显了这些被称为“program.md”的数据模式的关键重要性。如果这些数据模式存在缺陷，人工智能将有效地优化错误的结果，这突显了需要能够识别和学习当前数据本体论局限性的系统。 AI
影响 人工智能在定义数据模式内进行优化的能力，凸显了改进医疗保健本体论以改善患者护理的迫切需求。
排序理由 这篇文章是一篇评论文章，讨论了人工智能对医疗保健数据结构的影响，并与人工智能研究项目进行了类比。
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