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值得注意的是，AI已经能够优化 mRNA的稳定性和翻译效率，并预测抗原的免疫原性。简单来说，就是采集患者的肿瘤样本和健康人血液样本，对其进行各种序列分析对比，从而找出该患者癌症特有的突变。然后，使用深度学习的预测算法将突变列表转化为癌细胞表面的新抗原，进而设计出该患者独有的mRNA。
进一步分析发现，翻开“十五五”规划纲要草案：人均预期寿命提高到80岁；养老机构护理型床位占比提高到73%……这是宏伟蓝图中再谱新篇的民生笔墨。
不可忽视的是，医疗大模型的“幻觉”，本质是模型对医疗知识理解不透、对临床场景适配不准，或者训练数据有偏差、缺乏严谨的临床验证导致的。
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