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　　　　田文博介绍，以100米短跑为例，通过综合对比用户和冠军模型的支撑时间、腾空时间、四肢各个关节的夹角之间的差别，“AI随身教练”就可以判断出用户存在的训练问题，例如是脚踝力量差、后群力量差还是臂摆不够，进一步给出针对性训练建议。

悦之偏爱记录“自己的事自己做”，表示“80岁能干很多很多事”。她说：“我还能做饭洗衣，坚持写日记，我会打乒乓球，做针线活，我工作时当老师39年，多次被评为县模范，我热心善良，好帮助人，我脑子灵，记性好，善于挑战自我，又不达目的不罢休，棒不棒？”

　　　　然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。