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凌晨两点，李岩带着陶宏伟准备出发巡检。他们要在列车抵达衡水站前再检查一遍工作，并提醒列车员注意时间，提醒旅客前方到站。硬座车厢不熄灯，一趟巡检9个车厢，大约需要半个小时。李岩每到一个吸烟处都要打开看看，“超过3个烟头就要清理”，一边说着，他回头嘱咐着车厢的当值列车员：“这里有两个烟头了，注意清理啊，小伙子！”今年，李岩的检查工作多了一项——检查卫生纸，“我们今年在列车的厕所内都加装了卫生纸，提升旅客的舒适度”。
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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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