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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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高昂的原料成本也让生产面临着两难的处境。全球巧克力巨头好时三季度财报不及市场预期,营收从去年同期的30.3亿美元降至29.9亿美元,净利润从5.186亿美元降至4.46亿美元。好时将业绩变化归咎于高企的可可价格和充满挑战的消费环境。为了稳定货源渠道,公司宣布与科特迪瓦的九家可可生产合作社签署了一项为期五年的协议,以确保更强大的供应链。
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