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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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“再过一段时间，我们参与的17个临床研究都会陆续发回研究成果。”席建忠说，相关研究大多已开展数年，对几百个案例进行跟踪研究，涵盖多数实体肿瘤类型，同时涉及肿瘤进展不同时期患者和临床治疗进程的不同阶段。届时，结果将进一步验证该模型对于精准用药指导的准确性和有效性。（记者 张佳星）
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