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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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模拟失重水槽出舱活动训练最广为人知。在训练时，通过浮力配平，航天员身着水下训练服，在模拟太空失重状态下，用双手控制身体姿态，完成舱外转移、上下机械臂、设备组装等操作。水下训练不仅需要体能和力量，也需要技巧。比如，登上机械臂脚限位器是一个技巧性非常强的操作，航天员无法通过眼睛直接看到脚限位器的位置，只能借助手腕上的反光镜进行观察。这就需要航天员手握环形扶手控制身体姿态，反复练习登上脚限位器的动作。
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