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规培学员在规培过程的实践中遇见的常见病、多发病，“自然不会与教科书完全一致”。在中山大学附属第一医院普通外科规培的唐维提到，一方面，临床遇到的患者经常是不典型的，往往还合并有其他专科的疾病；另一方面，临床的诊疗会随着循证医学证据的出现不断改进、发展，而教科书没办法随时更新。唐维总结说，这些更凸显了临床实践和学习的重要性，即使是很简单的常见病，也应该保持谨慎、灵活的态度学习和实践，同时通过积累实践经验，更要关注患者个体差异，主动学习新知识。
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成伟介绍，实际上，人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说，我们还需要给人工智能进行专病的训练，就好比带小孩一样，要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他，必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的，但这种“数据清洗”的过程非常耗时，需要专业的人去“标化”，所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的，现在已有的数据库可以回答一些诊断问题，但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料，它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。
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