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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。
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“研究报告代为执笔，最快3天出稿”“上万元包尽调全服务”，在光鲜的券商投研、保荐业务幕后，藏着“隐秘的角落”。监管狠抓研报违规、三令五申压实中介机构责任，但部分券商借他人之手行分内之事，暗藏隐患。外包权责如何界定，是否踩在了合规准绳的边缘？在“劣币驱逐良币”的风险中，各家券商必须重新审视自身的责任与使命。
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