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除此之外，这些“大女主剧”中还不乏对其他女性角色的污名化，《甄嬛传》中的安陵容、《如懿传》中的卫嬿婉等角色，和“大女主”的塑造成为镜像。这些配角因为没有“玛丽苏”的主角光环，没有得到那么多的帮助和救援，一个出身寒微的女性在命运面前最后只能选择变得扭曲狠毒甚至不择手段，变成主角的敌对和反衬，而这恰恰说明了这种“玛丽苏”逻辑的幼稚和可悲。

　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。