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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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如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
香港管家婆四不像今晚必中最新要坚决查处“两套价格”等违法违规行为，更要立足长远，高效完善医药反腐制度，让医药腐败不管手段如何更新，都无法逃脱医药反腐制度的严密监管。如此才能标本兼治，确保药价大幅下降等医改成果不被医药腐败蚕食，进一步守护好老百姓看病的“钱袋子”。
