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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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虽然DNA数据存储技术取得了一定进展,但要开发一种涵盖传统电子设备所有功能的DNA技术却很难实现。这包括存储和移动数据的能力;读取、擦除、重写、重新加载或计算特定数据文件的能力,并以可编程和可重复的方式完成所有这些操作。新研究证明,这些基于DNA的技术是可行的。
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