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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。

　　　　会议要求，各银行机构要用好用足政策资源,对清单内企业和项目做到“应签尽签、能投尽投”。要聚焦提升审贷放贷效率，优化机制流程，加大资源保障，对照最新产业政策标准修订完善授信管理政策，开辟贷款审查审批“绿色通道”，开发与初创期科技型企业以及中小企业技改融资需求更加匹配的贷款产品，拓宽抵质押物范围，加快贷款签约投放进度。中国人民银行各分支机构要与有关部门紧密协作，将政策更多向民营和中小企业倾斜，分类施策提升银企对接效率，为金融服务营造良好环境。