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其次，医疗AI需要长期的能力和数据积累，没法“冷启动”，医学知识本身是高度结构化的，疾病诊疗有严格的临床逻辑，必须在真实环境中不断打磨。
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从另一个角度来看，对尚未成熟的技术路径，如体内CAR-T等也会关注，但需看到更多成药数据再出手，以平衡风险，避免被后续更优的技术替代。我们不担心错过最早一波投资机会，即便后期参与成本更高，但依托临床、销售资源等方面的优势，未必不能获得可观回报。
结合最新的市场动态，当时我就在想，我们学校能有这样的幸运，是不是可以把这份幸运进一步传播出去，让更多的人知道，早一点发现，早一点干预，就可以少一些遗憾。
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