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为了更好地应对AI面试，和金梅认真地做了攻略，了解AI会问到哪些问题，围绕问题提前练习怎么回答，几场AI面试下来，她变得游刃有余。“习惯了，现在没有以前那么紧张，更放松。”和金梅参加了3次AI面试，都顺利通过。
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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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