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然而,由于需要数据量大、涉及部门多、数据分散等问题,数据获取成为目前肿瘤AI研究的主要瓶颈。“获取单一的影像或病理数据并不难,但同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常难。”李志成说,这不仅需要多个科室密切配合,还需要耗费大量时间。当前肿瘤研究往往分散在不同学科,影像分析由影像科和工程技术人员负责,而基因数据则由分子病理学科或生物信息学人员处理。打破学科间壁垒、整合数据,仍是一个巨大挑战。
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他们取得的一系列突破性成果,正将量子纠错技术推向新高度。这些成果不仅彰显了量子纠错技术的巨大潜力,也拓宽了量子计算的边界。正如英国剑桥大学科学家杰米·维卡里10月1日接受英国《新科学家》周刊网站采访时所言:突然间,真正有用的量子计算设备竟如此“近在咫尺”。
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