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然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。
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“政府要通过财政支持，保障职业教育信息化的经费投入，尤其是通过专项资金等方式，撬动市场资源主动投入设备研发、技术开发，引导教师开展高质量的人工智能教育应用场景开发，解决实习实训的时空限制问题、校企合作人才培养的协同问题、制度化教育和个性化学习的潜在冲突问题等。教育行政部门应及时制定数据收集和使用规则，有序协调关键数据在政府、企业、行业和学校间的流通和共享，在职业教育大规模应用人工智能技术的前夜，做好制度和规则建设准备。”李政说。
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