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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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《纽约时报》援引内部人士的消息称，谷歌法律部门已经要求起草新的政策，扩大该公司对消费者数据的用途。Meta的情况更严峻，其旗下脸书平台不是人们撰写文章的地方，可用数据不多。报道称，在一次讨论中，Meta高管谈到在非洲聘请承包商来汇总各种小说和非小说的文本摘要。Meta全球合作与内容副总裁格鲁丁表示：“唯一阻碍我们达到ChatGPT水平的因素就是数据量。”
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