第6章 醫療智慧的拚圖[第1頁/共5頁]

博凱點了點頭，轉入正題：“我們最大的困難在於AI體係的整合。奈米機器人固然表示傑出，但神經體係的龐大性導致修複過程提早。而更大的題目是，這些設備和體係各自為政，冇法有效相同。”

“娜娜，”博凱深思半晌，昂首道，“幫我聯絡團隊的火伴們，我們必須一起處理這個題目。”

他又掃過了最後一篇關於腦機介麵技術的論文——Brain-Machine Interfaces: Real-Time Neuroplasticity Modulation for Rapid Rehabilitation（《腦機介麵：及時神經可塑性調度與快速病癒》，頒發在《Frontiers in Neural Engineering》），由Dr. Marco Silva和Dr. Laura Keats撰寫。“這篇論文提到腦機介麵技術能夠通過與中樞神經體係的及時互動，加快神經收集的重修，或答應覺得王偉供應本性化的醫治計劃。”

“這些論文恰好針對我們目前碰到的瓶頸。”娜娜解釋道，“Dr. Li Wei和Dr. Emily Zhang在比來的研討中切磋了‘量子感知措置器’與深度學習收集相連絡的神經修複架構。他們的模型能夠及時重構神經收集，並通過量子計算加快龐大生物信號的靜態闡發，極大進步了修複途徑的精準性。”螢幕上閃過一篇論文的題目——Quantum Deep Learning for Real-Time Neural Pathway Reconstruction in Complex Medical Environments（《龐大醫療環境中基於量子深度學習的及時神經通路重修》，頒發在《Advanced Medical Computing Journal》）。

“更糟糕的是，”娜娜的聲音安靜地持續道，“病院的HIS體係固然已經進級到了智慧化階段，但它的服從首要集合在病人辦理、醫療記錄和資本調劑，冇法應對多設備的及時整合。HIS體係冇法調和這些設備之間的深度合作，每個體係仍然各自為政，導致醫治過程中數據分裂。”

博凱果斷地說：“我們必須找到體例，讓這些體係協同事情，不能再各自為戰。”

固然手術臨時獲得了勝利，但全部過程中透暴露的醫療AI體係題目讓博凱感到深深的憂愁。“這些AI體係各自為戰，冇法實現真正的整合。”他低聲自語道。

博凱接著說：“正因為如此，AI體係整合的不敷和設備之間的貧乏合作，直接影響了醫治的進度。如果不能儘快處理這些題目，王偉的病癒過程能夠會受阻。”