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近代物理所所长、孙志宇研究员介绍:“这让研究的效率有了极大的提升。比如说我要合成115号元素,在1个粒子微安的束流条件下,一天大概可以得到1个115号元素的粒子。但是如果有10个粒子微安的束流,那么同样一天就可以得到10个粒子,那样在相同的时间内,科研人员就可以做更精细的研究或者可以得到一些产生概率更低的元素。”
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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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