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CBS报道称，虽然人工智能技术日渐强大，但仍无法完全脱离人工的介入，原因是需要数据标记的新设备和新发明正在不断涌现，比如汽车和医疗等行业。“数据贴标员”如今需要给汽车和行人贴上标签，训练自动驾驶汽车避让障碍物的技能；圈出CT（计算机断层扫描）、核磁共振成像（MRI）和X光片中的异常情况，让人工智能学习如何识别异常情况。
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经过训练，FastGlioma可以在缺乏大型标记数据集的情况下检测肿瘤残余组织。由FastGlioma预测指导的手术仅在3.8%的情况下遗漏了高风险肿瘤残余，而利用图像和荧光引导的手术遗漏率接近25%。
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