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第6章 医疗智能的拼图(第2页)

“帮我查阅最新的相关论文和研究。”

博凯低声说道,“我们必须找到能够优化这些系统协作的解决方案。”

“要解决这个问题,”

娜娜打断了博凯的思绪,继续道,“我已经开始查阅最近几篇关于纳米修复和神经网络重构的最新论文。

我们需要一个自适应的AI系统,它不仅能够实时分析复杂的生物信号,还必须整合来自不同医疗设备和系统的数据,进行动态优化。”

博凯点了点头,目光落在面前的全息屏幕上。

几篇最新的论文标题逐一闪过,逐渐为他勾勒出一个潜在的解决方案。

他的手指轻轻滑动屏幕,浏览这些论文的摘要,试图寻找突破现状的灵感。

“这些论文正好针对我们目前遇到的瓶颈。”

娜娜解释道,“Dr。

LiWei和Dr。

EmilyZhang在最近的研究中探讨了‘量子感知处理器’与深度学习网络相结合的神经修复架构。

他们的模型能够实时重构神经网络,并通过量子计算加速复杂生物信号的动态分析,极大提高了修复路径的精准性。”

屏幕上闪过一篇论文的标题——QuantumDeepLearningforReal-TimeNeuralPathwayReconstructioninComplexMedicalEnvironments(《复杂医疗环境中基于量子深度学习的实时神经通路重建》,发表在《AdvancedMedicalComputingJournal》)。

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“还有这篇。”

博凯低声道,眼睛紧锁着屏幕上的另一篇论文——AI-DrivenMultimodalIntegrationforEnhancedNeuro-Regeneration:BridgingBiomedicalDevicesandPatientData(《基于AI驱动的多模态集成在神经再生中的应用:连接生物医学设备与患者数据》,发表在《JournalofNeuralEngineering》),由Dr。

HelenRoberts和Dr。

KunalSingh撰写。

他继续说道:“这篇论文探讨了通过多模态AI系统整合不同医疗设备数据,解决设备之间互通性差的问题。”

娜娜的声音依旧平静:“正如你所见,医院的各类设备和系统各自为战。

HIS虽然升级到了智能水平,但无法有效协调不同设备的数据。

不同厂商之间的保密策略进一步阻碍了数据共享与设备协作。

即使单一系统表现出色,但整体缺乏协同的治疗方案始终是患者康复的巨大障碍。”

博凯心中顿时清晰起来。

他看向另一篇标题为AdaptiveAISystemsforMulti-DeviceCoordinationinNanomedicalApplications(《纳米医疗应用中多设备协调的自适应AI系统》,发表在《NanoMedicineandRoboticsReview》)的论文,作者Dr。

AnilKumar和Dr。

MeiLin提出了通过AI系统整合多设备运行,自动调整纳米设备的操作方式,以提高治疗效率的概念。

他又扫过了最后一篇关于脑机接口技术的论文——Brain-MachineInterfaces:Real-TimeNeuroplasticityModulationforRapidRehabilitation(《脑机接口:实时神经可塑性调节与快速康复》,发表在《FrontiersinNeuralEngineering》),由Dr。

MarcoSilva和Dr。

LauraKeats撰写。

“这篇论文提到脑机接口技术可以通过与中枢神经系统的实时互动,加快神经网络的重建,或许可以为王伟提供个性化的治疗方案。”

娜娜补充道:“这些新技术的结合能够帮助你打造一个更加智能化、统一的医疗AI系统,实时调整不同设备的操作,优化纳米机器人在复杂神经修复中的表现。”

博凯的心跳加快。

他知道,理论上这些论文提供了可能的解决方案,但具体实施还需要大量工作。

这一刻,他意识到这并非他和娜娜可以单独完成的任务。

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