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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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离别，从来不是一件容易的事。分离的瞬间，时间仿佛被拉长，记忆里的每一个细节都变得鲜明起来。而分离之后，这些细节又常常会在不经意间袭来，让人措手不及。然而，离别也是一种成长。它让我们学会珍惜，让我们懂得每一段相遇都弥足珍贵。离别难免有泪，但这些泪水正是情感的重量。毕竟，生活的每一程，都因这些相遇与离别而更加完整。
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