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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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这也被不少行业专家认为是助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶智能驾驶的普及应用和商业化进程的里程碑事件。随后，各地开展了一系列“产学研用”深度融合的“车路云一体化”中国方案实践。
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