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　　　　“如果将肿瘤细胞从体内取出，脱离了生长环境的肿瘤细胞内部的信号通路、关键因子都会发生变化，很难进行干预。”席建忠介绍，在重新梳理分子生物学、免疫生物学等基础理论后，他意识到，免疫与肿瘤的发生互为依托，这也是为什么近年来肿瘤微环境越来越受到学术界重视。

那么，这个像“药物”一样的锂载体分子是怎么找出来的呢？科研团队利用人工智能技术结合化学知识，将分子结构和性质数字化，通过引入有机化学、材料工程技术等方面大量的关联知识，构建数据库，在多次实验后获得了这种新的锂离子载体分子。

　　　　然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。