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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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完善上市后备资源挖掘机制。进一步优化《贵州省上市挂牌后备企业资源库设立和管理办法》，科学筛选优质企业入库。推动省内优质国有企业建立现代企业制度培育一批，摸排各行业、各经开区(高新区)企业上市意愿和经营情况选拔一批，结合企业登记注册和纳税情况发现一批，紧盯科技型、创新型、成长型企业招引一批，建强上市后备梯队。
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