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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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然而，放射性同位素与细胞靶向分子结合的治疗药物要在常规癌症治疗中确立地位并不容易。1997年获批的Quadramet，旨在缓解癌症骨痛，而非缩小肿瘤，临床使用有限。21世纪初，两款针对淋巴瘤的新药虽临床试验效果显著，但因竞争不过非放射性药物而停产。
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