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为了应对锂电池老化、衰减等问题,复旦大学科研团队研究发现,电池的“寿命”其实和人体健康类似,问题往往集中在某个核心部件,也就是活性锂离子。如果能精准补充损失的锂离子,就能大大延长电池的使用时间。基于这个想法,团队开发了一种像“药物”一样的锂载体分子,可以通过注射的方式补充电池中的锂离子。
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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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