其他团队成员也都在各自的岗位上发光发热。负责数据收集的成员们不辞辛劳，奔走于各个医院之间，与医院工作人员协调沟通，确保数据的完整性和准确性。他们耐心地整理每一份影像资料，为算法的训练提供坚实的数据基础。从事算法测试的成员们则以严谨的态度对待每一次测试，不放过任何一个可能影响算法性能的因素。他们反复模拟各种临床场景，对算法进行全方位的锤炼，确保其在实际应用中能够稳定可靠地运行。
然而，前进的道路从来都不是一帆风顺的。在研究过程中，他们遭遇了一系列棘手的技术难题。其中最为严峻的挑战莫过于如何让算法在面对复杂多变的医学影像时，既能保证极高的诊断准确率，又能实现快速高效的运算。医学影像犹如一幅幅神秘而复杂的拼图，不同类型的疾病在影像上呈现出千奇百怪的特征，而且影像本身的质量也参差不齐，有的模糊不清，有的存在干扰因素，这无疑给算法的训练带来了巨大的困难。
面对这一困境，苏瑶迅速组织团队成员召开了一场又一场激烈的头脑风暴会议。会议室里气氛热烈非凡，大家围坐在一起，思维的火花在空气中碰撞。有人率先提出增加数据量的建议，认为通过海量的样本数据，可以让算法学习到更多的病变特征模式；有人则主张对现有的模型结构进行大刀阔斧的改进，引入新的神经网络架构，以提高模型的适应性和灵活性。每个人都各抒己见，争论声此起彼伏。苏瑶认真倾听着每一个人的发言，不时在笔记本上记录下关键要点。经过数轮激烈的讨论和反复权衡利弊，他们最终敲定了一套综合解决方案: 一方面，加大与各大医院的合作
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