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　　　　有人认为，将来可以采用计算机仿真，包括更进一步用“数字孪生”来代替实验。如果说仿真是照片，那么数字孪生就是电影，不但能描述状态（照片），还能描述状态随时间的演化。但即使是相对简单的仿真，我们必须对其中的组分及其相互作用有非常好的理解，仿真才可能接近真实实验。

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。

　　　　首次亮相，各位实习生面对董事长束从轩的提问也毫不畏缩，能提出自己的看法。在遇到不一样的思路时，也不随波逐流，而是积极沟通，踊跃表达自己的观点，让观察室的嘉宾们都屡屡惊叹于他们的活力与创意，从他们身上看到了各具特色的年轻感。期待他们后续与本土企业“老乡鸡”擦出更多精彩火花。