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这项研究的重要突破，还在于发展了一种氮气官能团化双活化新模式。在这种模式中，官能团化试剂先被活化，氮气再被活化，显著区别于氮气先被活化的传统氮气官能团化模式。同时，该研究成果还展示了多核氢化物框架可以作为氮气与非活化烯烃等简单碳氢化合物功能化的优秀媒介。
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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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