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汪联辉介绍，目前研究团队已经在小鼠和兔子体内进行过脑血栓、肺血栓、动脉血栓、静脉血栓的溶栓实验。相较于临床溶栓药物，智能DNA溶栓纳米机器在脑中风及肺栓塞的溶栓效率分别提高了3.7倍和2.1倍；完全溶栓剂量相较于组织纤溶酶原激活剂量大幅降低；显著降低了临床溶栓药物导致的凝血异常，将脑中风的治疗窗口期从症状发生后的3小时延长到6小时，该方式有望提高脑中风患者接受溶栓治疗并获益的人数。

　　　　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。