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然而,由于需要数据量大、涉及部门多、数据分散等问题,数据获取成为目前肿瘤AI研究的主要瓶颈。“获取单一的影像或病理数据并不难,但同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常难。”李志成说,这不仅需要多个科室密切配合,还需要耗费大量时间。当前肿瘤研究往往分散在不同学科,影像分析由影像科和工程技术人员负责,而基因数据则由分子病理学科或生物信息学人员处理。打破学科间壁垒、整合数据,仍是一个巨大挑战。
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复旦大学教务处相关负责人表示,目前教师使用AI工具辅助教育教学以及学生通过AI工具提高学习效率已较为常见。需要明确的是,AI工具的使用须经教师同意,教师要帮助学生理解AI工具的功能和局限性,强调这些工具的辅助性质,告知学生AI工具使用的边界等。
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