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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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新澳门资料大全正版资料2025“在大模型内在机理没有探究清楚的情况下,我们目前的评测路径只能依靠从外部表现来推测内在能力。”穗志方说,未来应发展更系统的评测大纲、更具挑战的评测任务、更科学的评测方法。AI是否比人类更适合考试?尚未可定论。(记者 杨 雪)