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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。
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民生证券认为,在全球货币超发、美元信用弱化以及地缘局势加温、美国二次通胀潜在风险上升的宏观叙事下,以对外关税政策、海外风险资产收益受挫以及全球央行持续购金为代表进一步强化黄金的避险价值与保值功能,伴随金价的大幅上扬黄金牛市开始加速。考虑当前美国降息周期或将长期持续,未来金价上涨空间依然较大。
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