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　　　　“数字采集远不是按按快门这样简单。”任泓憬说，看似简单的数字采集背后，蕴藏着大量繁杂琐碎的工作。一幅面积200多平方米的壁画，需要现场拍摄上千张照片，才能生成完整图像资料。以龙门寺数字采集为例，初到龙门寺，任泓憬需要联系古建勘察组，先了解壁画的保存现状、壁画病害等情况，再规划移动路线、拍摄点位等。实地拍摄时，“每拍一张还要精准地挪动2/3距离，确保每张照片的间距疏密适宜。”任泓憬介绍，后期还需要大量时间，人工调整照片的曝光度和色阶，“如果某处仍存在缺失，还得回去补拍。”

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。

　　　　三是对前述规则适用存在理解问题的，可以申请向上交所发行上市审核机构进行咨询沟通。保荐机构应当对前述事项进行充分核查，并保持持续、必要关注。项目在审期间，对于新发生可能影响前述适用条件的事项，应及时向上交所报告，对于影响审核工作的，上交所将依规采取自律监管措施。