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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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值得关注的是,过去一段时间,大多数进入下乡目录的车型,皆为车企的成熟产品,并不是针对乡村消费者需求专门开发的产品,这样的产品虽然也能满足基本需求,但在适应性、实用性或性价比方面还有较大提升空间。这需要车企在今后的车型开发、市场推广过程中要以乡村需求为导向。以当前正在大力推进的高阶智驾功能为例,城市NOA成为兵家必争之地,然而,却未见哪家车企推出适用于乡村使用工况的智驾功能。
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