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邓勇表示，集采提高了企业资质要求，中选药品须通过质量和疗效一致性评价，保证了药品的基本质量。但也需要引起注意的是，可能有少数企业为了降成本，在原料、工艺等环节降低标准，影响药品质量。且仿制药虽成分与原研药相同，但工艺、辅料差异或致疗效有别，长期服药患者可能受影响。

　　　　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。