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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。
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赵女士进一步解释道，当她的父亲在一个短剧小程序中完成充值后，该小程序不仅会停止更新能够免费观看的短剧全集，还会另放入其他短剧开头的几集，“如果想看后面的剧情，就需要跳去同一家公司的另一个小程序进行再次充值。这家公司注册了上百个小程序，就这样循环吊着人付费”。
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