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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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记者在采访中发现，不少家长在家庭出现问题后才开始“有病乱投医”。在“寻师”或报班时，很少有家长主动核验教师资质。比起询问教师是否拥有相关资格证、学历证、学位证等，家长更关注广告宣传中的名校招牌，还有家长仅凭熟人推荐，就交了学费。
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