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前不久，徐某想去看某明星在广东佛山的一场演唱会，但在官方售票平台上，门票早被抢购一空，于是他通过二手转卖网站寻找购票信息。与某网店店主李某谈妥价格后，李某称平台有监管，需通过微信进行转账。两人添加好友后，李某向徐某发送了一个购票网站链接，要求其根据提示填写银行账号、密码和验证码进行购票。经过一系列操作，徐某非但没有收到门票，反被盗刷了1万元。

　　　　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。