第187章科技與狠活？AI中醫藥大模
第187章科技與狠活？AI中醫藥大模(第2/3頁)
案數據庫，通過貝葉斯後驗概率算法進行多維度比對。”
“排除風濕熱痹，概率僅12%。”
“排除濕熱蘊結，概率8%。”
“排除肝腎陰虛，概率15%。”
“鎖定目標證型。”
屏幕上彈出一個紅框高亮的結果。
【陰虛毒伏證，後驗概率：94.7%】
【sle臨床分型：non-criterialupus，發病率0.3%】
楚淩抬起頭，目光掃過全場。
“陰虛毒伏，這是係統性紅斑狼瘡中發病率僅0.3%的罕見變異型。患者不出現蝶形紅斑，不出現典型的光敏感，抗核抗體滴度處於灰區，這些非典型表現疊加在一起，構成了人類臨床經驗的認知盲區。”
“三位專家都是好大夫，但人腦在處理五百萬量級的病案數據時，存在不可避免的認知疲勞和經驗偏差。”
ppt翻頁。
ai重組方劑出現在屏幕上。
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青蒿鱉甲湯加減。
青蒿12克，鱉甲先煎30克，生地15克，知母10克，丹皮10克，白花蛇舌草20克，半枝蓮15克。
每味藥的劑量後麵跟著一個括號，括號裡是ai模型給出的置信區間。
“ai給出的預測有效率：91%。”
“實際服藥結果。”
楚淩點擊最後一頁。
治療前後對比表。
七天後：體溫恢複正常，關節腫痛消退。
十四天後：肝功能全部恢複正常。
二十八天後：抗dsdna抗體轉陰。
“實際有效率，100%。”
楚淩關掉平板，直起身。
“人類臨床經驗存在認知盲區和疲勞偏差。”
“但機器不會。”
“ai大數據能夠糾正經驗誤診，量化不確定性，將中醫辨證從主觀經驗提升到客觀循證。”
他的目光掠過評委席，最後落在孫老的方向。
“這才是中醫標準化、現代化的未來。”
報告廳沉默了整整五秒。
然後，前排醫大附院的選手率先鼓掌。
掌聲從左側蔓延開來。
年輕一代的醫生拍得尤其用力。
後排的地市級醫師麵麵相覷，有人鼓掌，有人冇動，表情複雜。
何素雲的身體前傾了一寸。
她側過頭，壓低聲音。
“他這是把傳統辨證的根全刨了。”
林易冇動。
目光落在大屏幕上那組置信區間數據上，停了兩秒，收回來。
“數據是工具。”
林易的聲音很輕。
“人不是數據。”
評委席上，打分器亮起。
王院長：98。
吳天明：96。
孫老：93。
趙院長：94。
李長青：95。
計分器跳動
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