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然而，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习在图像识别领域的突破性进展，医疗影像分析正经历一场深刻的变革。同时，如何将AI工具无缝集成到医生现有的工作流程中，避免增加额外负担，并确保人机协作的高效与安全，也是一个重要的实践课题。它允许模型在各个医院的数据本地进行训练，只共享模型参数而非原始数据，从而有效解决数据孤岛问题，汇聚更多样化的数据以提升模型的鲁棒性。结合患者的基因组学、病理学、电子病历
当内置的高级 API 无法满足复杂的研究需求时，TensorFlow 2.x 提供了充分的灵活性进行自定义。开发者可以通过继承 `tf.keras.Model` 类来定义自己的模型，通过重写 `call` 方法实现自定义的前向传播逻辑。同样，也可以自定义损失函数和层。对于需要极致控制训练循环的场景，可以使用 GradientTape 来编写训练步骤，这允许用户精确地计算梯度并应用自定义的更新规则。
