第187章 科技与狠活？AI中医药大模型的降维打击 (第2/3页)

0×3200，远超人眼分辨极限，以及脉象仪采集的压力波形数据，全部导入我们课题组自主开发的中医临床循证大模型。”

    楚凌的手指在平板上滑动，运算过程在大屏幕上实时展开。

    数据流瀑布般下泻。

    “系统抓取全网520万份有效系统性红斑狼疮中医病案数据库，通过贝叶斯后验概率算法进行多维度比对。”

    “排除风湿热痹，概率仅12%。”

    “排除湿热蕴结，概率8%。”

    “排除肝肾阴虚，概率15%。”

    “锁定目标证型。”

    屏幕上弹出一个红框高亮的结果。

    【阴虚毒伏证，后验概率：94.7%】

    【SLE临床分型：NOn-Criteria lUpUS，发病率0.3%】

    楚凌抬起头，目光扫过全场。

    “阴虚毒伏，这是系统性红斑狼疮中发病率仅0.3%的罕见变异型。患者不出现蝶形红斑，不出现典型的光敏感，抗核抗体滴度处于灰区，这些非典型表现叠加在一起，构成了人类临床经验的认知盲区。”

    “三位专家都是好大夫，但人脑在处理五百万量级的病案数据时，存在不可避免的认知疲劳和经验偏差。”

    PPT翻页。

    AI重组方剂出现在屏幕上。

    青蒿鳖甲汤加减。

    青蒿12克，鳖甲先煎30克，生地15克，知母10克，丹皮10克，白花蛇舌草20克，半枝莲15克。

    每味药的剂量后面跟着一个括号，括号里是AI模型给出的置信区间。

    “AI给出的预测有效率：91%。”

    “实际服药结果。”

    楚凌点击最后一页。

    治疗前后对比表。

    七天后：体温恢复正常，关节肿痛消退。

    十四天后：肝功能全部恢复正常。

    二十八天后：抗dSDNA抗体转阴。

    “实际有效率，100%。”

    楚凌关掉平板，直起身。

    “人类临床经验存在认知盲区和疲劳偏差。”

    “但机器不会。”

    “AI大数据能够纠正经验误诊，量化不确定性，将中医辨证从主观经验提升到客观循证。”

    他的目光掠过评委席，最后落在孙老的方向。

    “这才是中医标准化、现代化的未来。”

    报告厅沉默了整整五秒。

    然后，前排医大附院的选手率先鼓掌。

    掌声从左侧蔓延开来。

    年轻一代的医生拍得尤其用力。

    后

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