第187章 科技与狠活?AI中医药大模型的降维打击(2 / 4)

“服药一个月后,患者出现乏力、纳差、皮肤巩膜黄染。”

“肝功能检查,转氨酶升高近四倍,胆红素升高三倍。”

“药物性肝损伤。”

台下有人低声议论。

楚凌没有停。

“三位省城老专家,临床经验均超过二十年,但他们全部漏诊了。”

他敲击平板。

屏幕切换成一个软件操作界面,左侧是数据输入窗口,右侧是算法运算流程。

“我将患者128项血液指标、高分辨率舌象像素图,分辨率4800x3200,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。

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。

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