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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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随着电子信息行业景气度逐步复苏，以及AI端应用场景需求增加，艾为电子积极开拓市场，在消费电子、工业互联及汽车领域动作频频。2024年，公司的营业收入与出货量均创历史新高，产品出货量超60亿颗，综合毛利率连续4个季度持续提升，实现营收和利润双增长。
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