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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。

年轻人不光线上逛文博，还热衷于在弹幕、评论区交流。《报告》显示，“文物超有料”“民族自豪感”等近7万条正能量弹幕聚焦国宝和文化自信。《国宝100》解密“瓷母”各种釉彩大瓶、《隐秘的细节》探寻三星堆与中原谁先掌握了青铜、《古蜀秘境：三星堆迷踪》聚焦青铜神树出土，成为弹幕最为密集的高光时刻。

　　　　2023年，希尔斯等学者与一些企业共同发起“维苏威挑战赛”，发动更多人参与破解卷轴字符，成功者将获得高额奖金。全球多个人工智能和计算机领域的研究者纷纷运用新技术参与该项活动。“维苏威挑战赛”联合创始人、美国硅谷企业家弗里德曼表示，挑战赛至今取得的成就令人惊喜，今年挑战赛的目标是解读4个卷轴中90%的文本。