白皮书

临床记录大数据分析 改善癌症治疗UNICANCER 携手 Sword Group 和英特尔，通过下一代临床数据分析进一步探知有关癌症的洞察

要点综述

大数据分析的快速发展正帮助癌症研究人员以有效的新方式发掘多样化数据源的价

值。作为欧洲最大的癌症研究机构之一，UNICANCER 演示了一款下一代数据分析解

决方案。该解决方案有望改进临床试验、健康经济效益、临床医生/研究人员工作效率

和患者护理。这款解决方案被命名为 Continuum Soins Recherche（ConSoRe*）或

Continuum of Care Research，已被列为 UNICANCER 4 个中心的试点项目：

• 第戎 Centre Georges François Leclerc（CGFL）

• 里昂 Centre Léon Bérard（CLB）

• 巴黎 Institut Curie

• 蒙彼利埃 Institut du Cancer de Montpellier（ICM）

该试点解决方案聚合了从 2400 万份文档中提取的多种形式的结构化和非结构化数据，

这些文档取自 4 个癌症中心的 125 万受隐私保护的患者病例。该解决方案使用自然

语言处理（NLP）来搜索聚合的数据并实施高级数据挖掘。目前，UNICANCER 正与

国际咨询公司 Sword Group 合作开发 ConSoRe 解决方案。

ConSoRe 支持对多样化数据源进行复杂挖掘，旨在帮助医疗行业更快速地在癌症治疗

的各个方面实现突破（从试验台到临床治疗和药物治疗）。

ConSoRe 运行在英特尔® 技术上，使用 Expert System 的 Luxid* Annotation Server，

以及各种开源和其他技术。进一步的开发工作正在进行中。下一阶段的工作重点是强

化搜索功能，改善用户界面，进一步优化性能，并扩大用户和部署地点的数量。

“癌症并非是某一种单纯的疾病，而是众多的罕见的疾病。仅仅依照从一个医疗中心收集的数据，

我们无法预测每位患者的病情演变。我们需要的，是分析来自多个中心、甚至全球范围的数据。”

— Alain Livartowski 博士，Curie Institute 肿瘤学家兼信息系统主管

临床记录大数据分析改善癌症治疗 2

简介：发掘医疗数据的更大价值

对于医疗研究、临床护理、资源分配和

卓越运营来说，准确、全面的信息至关

重要。然而事实上，不全面和不一致的

数据常常阻碍着医疗服务的开展。由于

行业缺乏成熟的信息标准，重要信息常

常孤立地分散在不同系统中，缺乏互操

作性。患者的电子病例（EHR）系统通

常仅包含部分相关数据，关键信息则淹

没在基于文本的病例备注、扫描文档和

其他非结构化数据源中。不同医院使用

不同的 EMR 系统，致使整体了解某位患

者的健康状况较为困难，而招募一组患

者进行临床试验或分析罕见疾病就更为

困难。

ICM（蒙彼利埃）信息系统总监 Eddy

Willm 表示：“问题不在于数据不充足。

我们花费大量时间在各种系统中输入了大

量信息，并编辑了可能具有重要价值的海

量数据。真正的问题在于数据处于碎片化

和隔离状态。我们需要具有更强大洞察分

析能力的新工具，以将数据汇集起来，向

我们展示信息之间的关系，并提供问题的

解决方案。这样，数据才可发挥其全部

价值。”

Willm 补充道：“大约 80% 的临床数据和

患者医疗信息存储在文本文档中。如果将

这些数据放入数据库列中（使用注释和索

引），这些非结构化数据可转变为结构化

数据。如此，用户可 ‘魔法般’ 实施临床挖

掘，非结构化数据也可被用于研究分析。

作为 4 个试点中心 ConSoRe 项目的第一

步，我们对医院病例实施了上述工作。

攻克癌症难题需应对大数据挑战

在聚合与分析非结构化数据的创新工作

中，UNICANCER Group 正在采取措施

增强法国的癌症治疗能力，并为全球研

究人员制定前进路线图。UNICANCER 在

法国拥有 20 家私有的非盈利癌症中心，

专门致力于抗癌事业。每个中心具有三

重使命：患者护理、研究和教学，且该

集团目前正在实施 300 项临床试验。

UNICANCER 的年营收额为 21 亿欧元。1

癌症是法国和许多国家及地区的头号 “杀

手”。据估计，2012 年法国有 371,700

人被诊断患有癌症（不包括非黑瘤皮肤

癌），年龄标准化率为每 100,000 人有

324.6 人罹患癌症。2 据估计，每年有

120,000 位癌症患者在 UNICANCER 中

心住院治疗。

数十年来，医疗行业付出了艰辛努力并进

行了大量投资，但对于癌症的特殊病因仍

然知之甚少，治疗计划常常在试验和错误

的循环中进行。部分原因在于癌症会通过

多种方式攻击人体。

Curie Institute 肿瘤学家和信息系统主管

Alain Livartowski 博士表示：“癌症并非

是单纯的某一种疾病，而是众多的罕见的

疾病。” Curie Institute 总部位于巴黎，

是法国一家癌症中心，起源于玛丽•居里

实验室。Curie Institute 从 2004 年开始

实施无纸化运营，从 2007 年开始实施无

胶片运营，并且 Livartowski 博士帮助其

推出了电子病历（EMR）系统。

“在测试之前，我们处理所有患

者数据的参考时间稍多于 11

天。在对我们的处理管线进行

并行化以充分利用集群的处理

能力后，这一耗时缩短为不到

4 天。我们还在不断改进，未

来有望将这一时间缩短至一天

以内。”

— Frederik Joly,

Sword Group 项目总监

目录

要点综述 ...................................................1

简介：发掘医疗数据的更大价值 ...........2

攻克癌症难题需应对大数据挑战 ...........2

发掘数据价值的工具 ...............................3

解决方案的要求和问题 ...........................3

ConSoRe 解决方案架构 .........................4

对数据进行均质化并采用 自然语言处理 .......................................4

用户交互 ...............................................5

英特尔® 技术与专业知识 ........................7

展望未来 ...................................................8

临床记录大数据分析改善癌症治疗 3

Livartowski 博士表示：“在每家医院，相似

的癌症病例少之又少。即使在规模较大的

癌症中心，许多患者的病情也大相径庭。

他们的器官预后也截然不同。仅仅依照从

一个中心收集的数据，我们无法预测每位

患者的病情演变。我们需要的，是分析来

自多个中心、甚至全球范围的数据。”

研究人员还需要从多个角度检查癌症病

情，这进一步加大了数据挑战的难度。

相关数据包括环境和流行病研究、基因

组情况、细胞和分子数据、肿瘤样本、

患者治疗历史、成像研究、发布的治疗

结果研究等。

如果研究工作在治疗方面实现了潜在突

破，海量的碎片化数据会迫使研究人员手

动搜索大量数据，以招募具有一组准确因

素且满足临床试验条件的患者。这种患者

招募过程已成为临床试验中成本最高的环

节，占据 32% 的总体试验成本。3 除推高

成本外，数据问题还耽搁了将可能有助于

挽救患者生命的创新治疗。

发掘数据价值的工具

UNICANCER 的 ConSoRe 解决方案组合了

法国多家癌症中心的多样化数据，并使用

自然语言编程搜索数据，从而为癌症研究

提供了更有意义的数据。该试点项目组合

了 125 万患者的 2400 万份文档的数据。

UNICANCER 估计 ConSoRe 部署在法国

20 家癌症中心后，将可扩展至总共 400-

500 万患者和至少 7000 万份文档。试点

数据包括：

• 患者病例中的结构化和非结构化信息

• 人口数据和管理数据

• 源于法国全国性诊断相关小组（DRG）

信息系统 — 被称为医疗计划信息系统

（Programme de Médicalisation des

Systèmes d’Information 或 PMSI） —

的医学活动数据

• Biobank 数据

• 肿瘤特征

• 医药数据

来自 Centre Léon Bérard（里昂）的肿瘤学

家 Pierre Heudel 博士表示：“ConSoRe 是

一种发掘医疗数据价值的工具。找到参加

临床试验的患者是获取价值的主要方式。

手动创建数据库非常耗时，而且数据库维

护也非常复杂。若没有这方面工作，数据

库很快就会过时。最近，我们开展了一项

转移性乳腺癌研究项目。在该项目中，30

位人员花费了 6 个月审查病例并招募一组

接受过法国 20 家癌症中心之一治疗服务的

患者。我们相信 ConSoRe 将帮助我们在数

小时或数天内完成这项工作。”

同时，Heudel 博士还发现了许多其他优

势。他表示：“ConSoRe 还可帮助我们

对癌症中心的多个病例进行关联，更深

入分析具体的病例，并借助我们的数据

实施医疗经济或流行病研究。大数据技

术为整合多样化数据源和解释这些数据

提供了新机会，可完善我们对癌症的认

识和治疗手段。”

在早期试点阶段，ConSoRe 展现出了非

凡价值。Livartowski 博士回忆道：“有一

次，我们收到了安全警报，告知我们一些

特定的乳房植入体可能是一种淋巴瘤罕见

病症的病因 — 乳房间变性大细胞淋巴瘤

（ALCL）。借助 ConSoRe，我们汇集了

多个站点的数据，分析了大量病例，最终

确定这些植入体引发 ALCL 的情况实际上

非常罕见。ConSoRe 服务的响应速度非

常快。过去，要获得这一结论完全没有可

能。”

解决方案的要求和问题

通过设计和实施该解决方案，ConSoRe

开发团队解决了各种问题，满足了多种要

求。例如：

• 数据异构性。ConSoRe 必须聚合多家

医院多种类型的数据源。不同医院使用

不同的软件、词汇库和数据值，因此特

定数据源类型的数据具有不同格式。在

上述 ALCL 示例中，一家医院可能会将

相关数据编码在 “乳房” 下，而另一家医

院可能会编码在 “淋巴瘤” 下。一些医院

可能使用病理学的普通名称，而其他医

院可能使用 ICD-10 代码。

• 患者隐私。大数据医疗解决方案在帮助

研究人员和临床医生发挥数据的最大价

值时，必须优先确保患者隐私得到保

护。ConSoRe 被设计为保护机密数据，

确保只有授权的个人可访问这些数据。

该解决方案还必须满足用户群不同的访

问要求。临床医生需要访问患者身份数

据，以便为患者提供个性化治疗服务。

研究人员无需访问特定的患者身份信息

便能识别出足以满足他们工作需求的

数据。

• 文本文档。个人医疗文档中的部分重要

信息只保存在纯文本文档中。ConSoRe

必须分析 “文档的全文本内容”，从扫描/

手写临床病例备注和其他非结构化数据

中提取相关的信息。

临床记录大数据分析改善癌症治疗 4

• 数据存储。法国癌症中心需要保持对其

数据的控制。该团队还希望避免构建和

维护用于导入所有医院数据的中央数据

仓库的额外开支。

• 高性能处理海量数据。一家法国癌症

中心通常拥有 100,000-600,000 份病

例，每份病例包含多达 100 份文档。

ConSoRe 需要将每家医院的数百万份文

档编入索引，这项工作不仅需要在系统

初始化阶段实施，还需要在发布新版自

然语言模式、推理规则等时定期实施。

• 易用性：尽管数据源存在异构性且处理

的数据非常复杂，但是查询步骤必须简

单、灵活和有效，以便为忙碌的最终用

户节省时间。

ConSoRe 解决方案架构

UNICANCER 正与英特尔和 Sword Group

联手开发 ConSoRe 解决方案，Sword

Group 是一家成立于 2000 年，致力于

提供各种咨询、服务和软件的跨国公司。

Sword Group 业务遍布 50 个国家和地

区，主要负责处理复杂的 IT 项目，帮助

企业发挥信息技术的战略使用价值并帮助

其改进业务流程。Sword 在自然语言处

理方面的专业知识对 ConSoRe 项目的成

功发挥了至关重要的作用。

UNICANCER 和 Sword 借助灵活架构来满

足其设计目标，该架构采用语义 Web 工

具和 NLP 来实现对各种类型文档的有效搜

索。图 1 是 ConSoRe 处理管线概览，包

括了该项目下阶段将要纳入的功能。

ConSoRe 采用联合式数据架构，所以每个

中心都可保持对其记录的控制。这有助于

保护隐私安全，维护数据完整性，避免中

央数据仓库出问题。用户可查询一家或同

时查询数家癌症中心，寻找满足搜索条件

的病例。为保护隐私安全，UNICANCER

领导者与法国数据隐私机构，即法国国家

信息与自由委员会4（CNIL）展开了讨论，

并制定了最佳实践规则。

该解决方案架构借助开源技术和一流的专

有软件实施，在采用英特尔® 技术的平台

上运行。所形成的解决方案可为医疗计算

提供所需的可靠性，以及快速处理和分析

海量数据集所需的智能、性能、可扩展性

和容量。

对数据进行均质化并采用自然语言处理

ConSoRe 面临的一项主要挑战是对各种

结构、类型和内容的数据进行标准化处

理，包括统一不同机构或不同用户的不同

词汇。为实现这一目标，ConSoRe 将医院

的专用格式转换成一种统一的格式，以用

于后续操作和分析。根据 ADICAP、ICD-

10、CIMO-3 和药物处方集等行业标准，

ConSoRe 借助单一辞典规范了各种值。

ConSoRe 采用了提取-转换-改进-发布

（ETEP）链，而非传统的提取-转换-加

载（ETL）方法，前者旨在处理结构化数

据（如 SQL 和 NoSQL 数据库、XML 文

件、医用信息系统集成（IHE）格式化数

据）以及非结构化文本文件。该实施链采

数据源（XML）

文件解析 提取元数据 改进 转换

使用 SPARQL规则进行丰富

提取概念（Temis Luxid）

三元存储注入资源描述框架生成

搜索引擎索引

ConSoRe

ConSoRe

ConSoRe+

ConSoRe+

图 1. ConSoRe 处理管线。

临床记录大数据分析改善癌症治疗 5

用 Apache* Camel* — 一种执行路由和调

解任务的开源集成框架。

除了对各字段值进行标准化，ConSoRe

还采用推理规则和 NLP 来分析非结构化

内容，提取相关信息，并借助域专用元数

据从语义上丰富内容。ConSoRe 的搜索

引擎管线借助两个主要组件实施。Expert

System Luxid* Annotation Server 使用

NLP 专利技术为数据赋予语意。结果在

Elasticsearch* 中发布，它是一种分布式开

源搜索和分析引擎。OpenLink Virtuoso*

Universal Server 用于存储医学标准和医

学本体论。

从非结构化文档中提取医学概念是个非常

复杂的过程，必须处理否定、变化、同源

动词形式和局部变化。开发团队反复测

试和改善 ConSoRe 的 NLP 检测模式。

ConSoRe 可处理否定、家族史和肿瘤等

高级形态。

其它规则也被用于处理链以丰富数据，如

在不同概念之间创建关联性，在个体病人

层面整合数据等（如，计算患者接受的累

积化疗剂量，以帮助确定治疗的潜在副作

用）。因而，ConSoRe 解决方案便能举一

反三，创造新知识，从而丰富患者信息。

例如，ConSoRe 若检测到糖尿病症状和

典型糖尿病药物处方，它会将该病例标记

为糖尿病 — 即使患者文件仅仅提到了症

状和治疗，而并未涉及正规诊断。这时，

ConSoRe 用户便能查看相关文件，确认所

推测的诊断结果。

用户交互

用户通过基于 Liferay* Portal（一种领

先的开源解决方案）的安全 Web 门户与

ConSoRe 进行交互。ConSoRe 门户可提

供一种图形用户界面，该界面基于 Java*

Servlet 的 Apache* Tomcat* 开源实施

方式。

借助 ConSoRe 门户，用户便不必担心底层

数据格式方面的问题。在同一主页上，他

们就能同时查询来自多个数据库的结构化

数据和文本数据。用户可选择一套搜索条

件，包括医疗数据（病史、用药情况、肿

瘤特性等），婚姻状况（年龄和性别），

治疗详情（最近看诊日期）及其他信息。

用户还可通过自由文本搜索选择搜索术

图 2. 查询结果

临床记录大数据分析改善癌症治疗 6

语，AND 和 OR 等逻辑算子可用于限制

搜索条件。推测出的数据以及结构化数据

可用作挑选患者的搜索条件。图 2 所示

为包含样本查询和结果的 ConSoRe 图形

用户界面示例。

借助联合式数据架构，用户可先查询自己

中心的数据存储，然后再按需对其他中心

的数据存储进行同步搜索。本地搜索可提

供满足搜索条件的主题列表，包括患者信

息摘要和推荐术语列表，以帮助缩小搜索

范围。覆盖多个中心的搜索可展示一组满

足条件的患者以及为这些患者提供治疗服

务但未泄露受保护信息的中心。

借助英特尔技术，ConSoRe 可快速找出满

足用户条件的患者，瞬时便可向用户返回

列表。用户可直接查看编入索引的文档或

记录，以验证系统结论。新一代 ConSoRe

可按时间线重组和展示信息，从而帮助用

户快速了解患者病史并在需要详细研究时

查看关键文档。图 3 显示了患者数据的视

图示例。

图 3. 患者数据视图。

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表 1. 高性能集群配置

头服务器节点（1） 英特尔® 至强® 处理器 E5-2690 v4（35M 高速缓存，2.60 GHz 135 W TDP 14 核 M0 step QK8X）（2）

128 GB DDR4（8x 16 GB），2400 MHz（1）

SAS/SATA 1 TB 硬盘，RSTe RAID 5 或 RAID Z 约 3 TB（4）

英特尔® SSD P3600 800 GB 2.5 英寸 NVME 固态盘（3）

英特尔® Omni-Path Host Fabric Interface x16 PCI-E 适配器卡（1）

执行服务器节点（6） 英特尔至强处理器 E5-2690 v4（35 M 高速缓存，2.60 GHz 135 W TDP 14 核 M0 step QK8X）（2）

128 GB DDR4（8x 16 GB），2400 MHz（1）

300 GB SAS 硬盘硬件 RAID 5 或 RAID Z 约 3 TB（3）

英特尔 SSD P3600 800 GB 2.5 英寸 NVME 固态盘（1）

英特尔 Omni-Path Host Fabric Interface x16 PCI-E 适配器卡（1）

基础设施（1） 48 端口 Omni Path Edge Switch（1）

注：该表显示了测试集群的配置。Sword 推荐配置中 SAS/SATA 固态盘的数量和配置可能因进一步测试而变化，在此仅用作指导。

英特尔® 技术与专业知识

ConSoRe 的主要处理管线为高度计算密集

型，负责执行解决方案复杂的 NLP 算法并

处理海量数据。UNICANCER 和 Sword 合

作开发了支持英特尔技术的 ConSoRe，并

在基于英特尔® 处理器的老一代系统和较

小集群上运行了 ConSoRe。

随着 ConSoRe 的使用范围不断扩大，开

发团队希望开发一种适合未来的基础设

施，以便为其数据密集型搜索引擎提供最

新英特尔技术的性能和吞吐量优势。英特

尔安排该团队在基于英特尔® 至强® 处理

器 E5-2690 v4 产品家族的异构集群上

测试了 ConSoRe，每路处理器具有较多

核心（14 个核心和 28 个线程）和大容

量内存。该集群对高性能处理器进行了有

力补充，并将英特尔® 数据中心级固态盘

P3600（英特尔® SSD）用作高速缓存加

速器。英特尔® Omni-Path Host Fabric

Interface 和英特尔® Omni-Path Edge

Switch 的使用对英特尔 SSD 起到了平衡

作用，这有助于未来灵活运行。

Sword 开发人员表示，在基于英特尔技

术的集群上运行处理管线获得了显著的性

能优势。Sword Group 项目总监 Frederik

Joly 解释道：“相对于 ConSoRe 平台的最

低要求，英特尔集群超出了多个数量级，

其性能甚至超越了 Curie Institute 目前托管

的最大设备。在测试之前，我们处理所有

患者数据的参考时间稍多于 11 天。在对我

们的处理管线进行并行化以充分利用集群

的处理能力后，我们发现当前的 ConSoRe

实施存在一些严重瓶颈。我们大幅提升了

整个处理管线的效率，并能在不到 4 天

内处理所有数据。我们还在不断改进，未

来有望将这一时间缩短至一天以内。”

通过为大数据服务器和存储基础设施配备

英特尔技术，UNICANCER 等医疗机构获

得了出色的性能和可靠性，并制定了创新

路线图。除开发产品技术外，英特尔还与

医疗和科学行业领导者合作，了解应用要

求并据此设计其硬件。英特尔还参与了广

泛的合作项目，帮助发现和应对医疗、生

命科学和数据分析等领域的重大挑战。合

作项目包括优化广泛使用的生命科学研究

代码、传播最佳实践、领导并参与标准组

织以及推进开源和开放平台解决方案的发

展等。

“最近，我们开展了一项转移

性乳腺癌研究项目。在该项

目中，我们对一组接受过法

国 20 家癌症中心之一治疗

服务的患者进行病例审查，

由 30 位人员总共花费 6 个

月时间完成。我们相信在

ConSoRe 的帮助下我们能在

数小时或数天内就完成这项

工作。”

— Pierre Heudel 博士

Centre Léon Bérard 肿瘤学家

借助 ConSoRe，我们汇集了多个站点的数据，分析了大量病例，最终确定这些植入体引发 ALCL 的

情况实际上非常罕见。ConSoRe 服务的响应速度非常快。过去，要获得这一结论完全没有可能。

— Alain Livartowski 博士，Curie Institute 肿瘤学家兼信息系统主管

展望未来

在 ConSoRe 等解决方案的推动下，大数据分析对于癌症治疗下一轮突破性进展的推动作用或可媲美实验室或培养皿。通过聚合多样

化数据和帮助研究人员发掘数据的更大价值，ConSoRe 和其他大数据解决方案可帮助医疗行业更快速地在癌症治疗的各个方面实现

突破（从试验台到临床治疗），从而改善诊断、治疗计划和患者护理。尤其对于改善流行病学研究，加快患者试验速度和降低患者

招募成本而言，ConSoRe 拥有巨大潜力。

Livartowski 博士表示：“ConSoRe 将帮助我们改进药物试验、健康经济效益、临床医生和研究人员的工作效率以及医师培训。越是

了解每位癌症患者的病情演变过程以及每种治疗方式的效果，我们越能减少试错法的使用，并且越有把握告知患者何时有必要进行

治疗以及哪种治疗方式最有效。这将帮助我们避免不必要的费用和痛苦。”

UNICANCE、Sword 和英特尔将继续深入合作以增强 ConSoRe 的搜索功能并完善用户界面。未来推出的功能可能还会包括提供治

疗建议等。UNICANCER 计划在所有的法国癌症治疗中心部署 ConSoRe，并计划在更长远的未来将其协作功能推广至法国和全世界

的大学医院。

更多信息

• 了解医疗领域的英特尔® 大数据技术。

• 阅读 UNICANCER 和 Sword Group。

• 参加英特尔健康与生命科学社区的对话。

感谢下面这些人对本文提供的帮助和支持：

• Alain Livartowski，Curie Institute

• Pierre Heudel，Centre Léon Bérard

• Eddy Willm，Institut du Cancer de Montpellier

• Christophe Jamain 和 Emmanuel Reyrat，UNICANCER

• Edouard Barthuet，Guillaume Darves-Bornoz 和 Frederik Joly，Sword Group

• Valere Dussaux，Kristina Kermanshahche，Malcolm Linington 和 Jamie Wilcox，英特尔

1 UNICANCER Group，重要人物。http://www.unicancer.fr/en/unicancer-group/key-figures

2 http://www.cancerindex.org/clinks5f.htm

3 领先的信息、患者招募和临床厂商是临床试验成本的主要驱动因素，http://www.cuttingedgeinfo.com/2011/clinical-trial-cost-drivers/

4 有关 CNIL 的信息，请访问 https://www.cnil.fr/en/home

本文件中包含关于英特尔® 产品的信息。本文件不构成对任何知识产权的授权，包括明示的、暗示的，也无论是基于禁止反言的原则或其他。除相关产品的英特尔销售条款与条件中列明之担保条件以外，英特尔公司不

对销售和/或使用英特尔产品做出其它任何明确或隐含的担保，包括对适用于特定用途、适销性，或不侵犯任何专利、版权或其它知识产权的担保。除非经过英特尔的书面同意认可，英特尔的产品无意被设计用于或被

用于以下应用：即在这样的应用中可因英特尔产品的故障而导致人身伤亡。

英特尔有权随时更改产品的规格和描述而毋需发出通知。设计者不应信赖任何英特产品所不具有的特性，设计者亦不应信赖任何标有 “保留权利” 或 “未定义” 说明或特性描述。对此，英特尔保留将来对其进行定义的权利，

同时，英特尔不应为因其日后更改该等说明或特性描述而产生的冲突和不相容承担任何责任。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿根据本文件提供的信息完成一项产品设计。

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