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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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在常德力元新材料有限公司的电池材料生产车间里，一台台自动化设备正在稳定运行。车间楼顶，面积约3.3万平方米的太阳能光伏板“矩阵”将光能源源不断地转化为电能，并通过分布式微网新能源储能系统，满足工厂的生产用电需求。
港澳宝曲资料山西医科大学第二医院急诊科副主任医师刘铮，曾在社交平台表达对这些模式可持续性的担心：“过去，一些医院因患者恶意逃费问题，最终取消了类似政策，欠费不仅给医院造成经济损失，还可能引发医患矛盾，甚至将欠费风险转嫁给医务人员。”
