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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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起初,科学家推测是更年期或围绝经期导致研究中的女性群体发生了巨大变化,从而影响了整个组群。但当他们按性别对研究组群进行分类时,发现44岁左右的男性也出现了相同的衰老趋势。他们认为,很可能还有其他更重要的因素在影响着男性和女性的这些变化。
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