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第187章 科技与狠活ai中医药大模型的降维打击（第2页）

“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。

屏幕切换成一个软体操作界面，左侧是数据输入窗口，右侧是算法运算流程。

“我將患者128项血液指標、高解析度舌象像素图，解析度4800x3200，远超人眼分辨极限，以及脉象仪採集的压力波形数据，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资料库，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%。”

“锁定目標证型。”

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-criterialupus，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，抗核抗体滴度处於灰区，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。

青蒿鱉甲汤加减。

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，半枝莲15克。

每味药的剂量后面跟著一个括號，括號里是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：体温恢復正常，关节肿痛消退。

十四天后：肝功能全部恢復正常。