【材料】阅读以下材料，回答43-45题。 大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成为无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。然而，目前的一些大数据应用还停留在标签化的层面，忽略了个体的差异，容易导致千人一面的结果。 如果说大数据关注的是总体和大致规律，那么 。和大数据相比，小数据的价值在于它来源于各类社会行为的细节，更贴近人们的个体感受，对需求的呈现也更精准。比如，按照大数据画像，婴儿尿布可能会和奶粉、玩具等商品相关联，啤酒的消费者可能会同时选购花生米、薯片等零食。而国外一家零售商依据小数据的分析显示，男性顾客在购买婴儿尿片时，常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，竟然取得了成功。 不论是大数据还是小数据，最重要的是对数据的分析。举一个古代的例子，在马陵之战中，庞涓善于数据分析，而孙膑通过编造“使齐军入魏地为十万灶，明日为五万灶，又明日为三万灶”的数据，反其道而用之，对庞涓实施诱杀。这就是庞涓惯用“灶”的大数据，而忽视对脚印等小数据的分析而导致的。要达成对事物的更深入理解，就需要把大数据思维和小数据细节相结合。 关于未来趋势，有专家预言，在不久的将来，大数据、小数据的界限或将被消除，取而代之的是“全数据”或全量数据，也就是所有数据。比如，未来在智能交通领域，将有可能用全量实时的数据，来感知城市每辆车所在的具体位置、每个红绿灯路口的车辆信息，并对这些情况进行全局调控，从而大幅提升城市交通运营效率。而实现这一目的，离不开对数据的挖掘和分析，以及人工智能的深度学习。
随着新冠肺炎肆虐全球，作为治疗新冠肺炎重症患者的终极手段，ECMO（体外膜肺氧合）得到了越来越多的关注。目前，ECMO已经在重症心肺功能衰竭的治疗中起到了关键的呼吸和循环支持作用。ECMO可分为静脉—静脉ECMO（VV ECMO）和静脉—动脉ECMO（VA ECMO）两种模式。呼吸衰竭是各种原因引起的肺功能严重障碍，不能进行有效的气体交换，导致缺氧以至不能满足机体代谢需要的综合征。仅有严重呼吸衰竭的患者可采用VV ECMO模式。此时ECMO就相当于一个“人工肺”，只有呼吸支持作用。可用于各种原因所致的急性呼吸衰竭，如新生儿胎粪吸入综合征、新生儿先天性膈疝、各种肺炎等。心力衰竭是各种原因引起的心脏泵血功能减弱，心输出量下降，以至不能满足机体代谢需要的综合征。患者有严重心力衰竭或心肺同时衰竭可采用VA ECMO，此时ECMO就相当于“人工心”加“人工肺”，同时具有呼吸和循环支持作用。可用于各种原因所致的急性心脏衰竭，如心源性休克，以及心脏或肺手术后、传统心肺复苏后严重心肺功能不全等。
从上述文段可推出：