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　　　　直面这些紧迫需求与技术短板，复旦大学高分子科学系、聚合物分子工程全国重点实验室、纤维材料与器件研究院、高分子科学智能中心彭慧胜/高悦团队，积极通过基础研究创新来提供解决方案。2月13日，相关研究成果以《外部供锂技术突破电池的缺锂困境和寿命界限》为题在《自然》（Nature）主刊上发表。

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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