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当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
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“再过一段时间，我们参与的17个临床研究都会陆续发回研究成果。”席建忠说，相关研究大多已开展数年，对几百个案例进行跟踪研究，涵盖多数实体肿瘤类型，同时涉及肿瘤进展不同时期患者和临床治疗进程的不同阶段。届时，结果将进一步验证该模型对于精准用药指导的准确性和有效性。（记者 张佳星）
香港财神网针对这一难题，科研人员基于以往提出的利用脑连接信息绘制脑图谱的基本思想，成功绘制出黑猩猩脑网络组图谱。该图谱揭示了黑猩猩的大脑皮层与人类大脑皮层存在显著不同的连接模式。这些差异表明，大脑皮层演化中的连接性变化可能比之前认为的更为复杂和微妙。
