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　　　　新AI模型生成的显著性图显示了认知正常的50多岁和70多岁参与者之间的显著性平均差异。显著性突出显示了深度神经网络认为在估计大脑衰老速度方面最重要的大脑区域。红色显示的区域更好地反映了70多岁人群的大脑衰老速度，而蓝色区域更好地反映了50多岁人群的大脑衰老速度。 图片来源：南加州大学

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。

　　　　日前印发的《贵州省构建就业公共服务“一张网”的实施办法》提出，将从深化东西部劳务协作、加强劳务协作站建设、建立省外劳务协作联盟、加强劳务品牌建设、健全劳务带头人培育机制等五方面，进一步加强省外就业公共服务。