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　　　　“我的第一份工作虽然是专业对口的，但实际工作中有很多问题都需要学习。”后来，张捷转行到一家互联网公司工作，工作内容发生了很大变化，更需要不停地去学习，“都得靠自己学习，没人教。为了提升自己的管理能力，我还去读了MBA”。

另一方面是“引远水”：抢人。在城市竞争力中，“人”正在成为越来越关键的因素：生产和消费的每个环节都需要稳定可观的各层次人才和外来务工者；社保大盘子的支撑也需要更多年轻人；这些新市民还能逐步成为中长期住房市场的重要消费力量。

　　　　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。