“从非结构化数据当中提取信息,是非常重要的工作。非结构化数据可以是影像,也可以是文本。”汉斯说,将来源不同的数据与具体病例关联,进而进行研究。“这些数据需要在机器内部互相理解,比如手术报告,医生会以个性化的语言书写,除了真相外,医生还会写下他怀疑的信息,否定的信息等,如何将这些信息提取出来,进行分门别类的分析呢?”汉斯介绍,很多医疗领域从业者已经建立了很大的知识库,比如联合医疗语言系统,这是一个非常大的知识体系,有22万不同的概念,算是一个小型的“知识图谱”,作为基础架构更待共同完善。

利莉指出,当前的VCE考试并不能很好地对学生进行区分,也无法对学生能力进行更明确的注解。她称,有关毕业生读写与数学能力的更多信息可让雇主对他们所雇佣的员工更有信心,同时也能让更多毕业生顺利找到工作。