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然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。
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环检造假频发，除了利益驱使之外，还有监管难的问题待解。环检造假证据固定难，执法存在跨地域、跨部门等情况。如替检案件，涉及多地多环节，仅靠单一部门难以全链条打击。此外，相比于作弊技术迭代迅速，有的监管手段显得有些“传统”，仍然依赖人工抽查，甚至有的案件是从“带病”车辆倒查才发现那些“问题诊所”（检测机构）。因此，有必要根据新情况开新方子。
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