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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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在创新发展模式方面，蓝皮书建议，三地绘制产业链招商图谱，创新招商引资模式，联合打造一体化营商环境，联手制定三地统一的招商政策，推动关键零部件制造和关键环节配套企业在京津冀区域落地。要创新发展模式，结对建设配套产业园，形成总部、研发等在北京，配套、基地、生产和辅助产品在津冀的产业双向转移生态格局。谋划与北京重点区县合作设立科创飞地，招引更多优质项目落户津冀。高标准建设产业平台，促进北京产业创新资源与津冀企业供需对接。组建京津冀新兴产业导师团，帮助解决企业技术堵点，促进产业链人才链创新链高度融合。
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