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　　　　此外，制造数据也是解决之道。一些AI公司付费让人们生成训练内容，或使用AI生成的合成数据来训练AI。这已成为一个潜在的巨大数据源。然而，合成数据也存在问题，如递归循环可能巩固错误、放大误解，并降低学习质量。

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。

　　　　周小燕老师经常说，一个邪门歪道的人，在艺术上不会走太远。傅雷先生给傅聪写过一封信，说“第一做人，第二做艺术家，第三做音乐家，最后才是钢琴家”。所以做人是最重要的，做一个品格优良的人，才能发现世界上无处不在的美，当眼睛里看到的都是美的时候，创作出来的东西才会美。