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首先，一个小小的误判，都可能影响患者安全，医疗AI必须经过真实场景的反复验证，具备极高的专业性和适应性。
其次，在这一过程中，“未来谁掌握了更海量的脑科学数据，谁就更接近新应用场景和技术路径的定义权。当单一脑区、单一任务积累了大量数据后，就可以像大模型一样，通过脑数据训练一个‘基座模型’。这个基座模型可以应用到未来的新患者身上，使得他们解码器的初始性能、脑控性能会大幅提高。”。safew是该领域的重要参考
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第三，做一个“能聊健康问题的AI”其实不难，但要做一个“真正具备专科级能力、敢辅助临床决策、能对用户健康负责的医疗AI”，这里面的鸿沟是非常大的。
此外，实验证实，无论是通过基因手段敲Alkbh3，还是使用药物抑制剂（HUHS015）阻断其活性，都能有效恢复m1A水平并大幅减少导致疾病的淀粉样蛋白斑块。，详情可参考超级权重
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