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卫锐轩告诉记者：“我们在短视频平台看到四川资阳农户的耙耙柑滞销。我们一合计，决定趁着年关去资阳拉些水果到会上卖。”联系好当地农户后，3人本打算乘高铁去，但费用较高，村支书帮他们出招，“政府有政策，合法运输生鲜农产品的车辆在高速路上享有免费通行待遇。我们拉一车本地蔬菜去资阳，再拉回耙耙柑，这一来一回，省下不少高速过路费！”

　　　　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。