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近代物理所可谓我国发现新核素的中坚力量。20世纪90年代初，研究所利用当时相对简单的条件，开始了新核素的合成研究，发展了氦喷嘴传输，采用带(转轮)传输技术，“跑兔”装置及化学分离的方法，利用国内能够提供的中子、质子、重离子等束流，发现了新核素208Hg，随后陆续发现了185Hf、186Hf、209Hg、237Th、238Th、175Er、197Os等核素，1996年合成了我国首个超铀新核素235Am，2000年合成了首个超重新核素259Db，使我国的新核素合成达到了超重核区。
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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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