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　　　　西帕古丽·麦麦提接触过许多遭受病痛折磨的老人，他们中有的常年腰腿疼痛，有的高血压、糖尿病缠身。“这些老人一生辛苦劳作，晚年却因为病痛，生活质量大打折扣。他们看向我的眼神，充满着信任与期待。”她开始领悟到作为一名西部计划志愿者，仅从事药房工作是远远不够的。

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。

　　　　传统的主体性理论中，主体性通常与个体的心理状态、意图目的、反馈系统等内在属性相关联。交互主体性不再是基于个体本身来推定主体性，而是将实体的行动能力视为参与交互过程的结果，主体性并非完全源自个体内部，而是在实体与环境或其他实体的交互中产生的。交互主体性理论的重要意义在于扩展了主体性的概念范畴，使得人工智能等非意向性实体也能在交互中展现出主体性。主体性不必依赖于意识或意向性，可以在更广泛的人机交互过程中出现，生成式人工智能带来了人机交互的新形态。