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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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近年来，类似问题不时见诸报端。比如，2020年8月，四川省南充市仪陇县某部门，在400多字的官方回复中出现了4个错别字，连本单位名都写错了，此事也一度引起舆论关注。虽然在这类事件发生后，涉事部门大多会发布官方通报，向公众致歉，并惩处责任人，但其带来的教训，还是没有引起某些公职人员的高度重视。究其原因，确实与个别公职人员的工作素养与能力欠缺有关，但归根结底，也与相关部门在工作流程中缺乏合理的纠错机制有关。
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