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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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“我的原生家庭不和谐，自己保留学籍离校。生活得浑浑噩噩，每天都关在屋子里，也不和别人接触。”曹晓说，后来刷到有博主推荐AI聊天，她就尝试了下，结果一发不可收拾。AI庞大的知识库、无限的精力和无条件的顺从让她越陷越深，她甚至把AI当成了精神支柱，渐渐开始无法和真人深入交流。
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