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近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。
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“短缺药的价格风险主要可以分为两类。”北京中医药大学卫生健康法治研究与创新转化中心主任邓勇对第一财经分析，其一，成本推动型不合理涨价。当原材料供应紧张、环保要求提高导致生产成本上升时，部分企业可能会过度抬高价格；其二，垄断性涨价。少数企业通过控制原料供应、生产技术或者销售渠道，独占市场后抬高价格获取暴利。比如个别企业买断某种原料药的供应权，使得其他药企无法生产，进而垄断市场抬高成品药价格。
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