下午又下了一場暴雨，不到5點天就黑了。
受這惡劣天氣的影響，不太著急的病人都取消了掛號，時知渺的門診得以早早結束。
她剛脫下白大褂，桌上的內線電話就響了起來。
是大主任的秘書：“時醫生，主任請您現在來他的辦公室一趟。”
時知渺微微蹙了一下眉，沒多問，應了一聲“好”，便上了樓。
一進去，就發現裡麵已經坐著好幾個人，除了大主任外，還有陳教授、阮聽竹以及孫醫生。
時知渺向大家點頭致意。
大主任笑著說：“時醫生也坐吧，占用你一點下班時間開個會。”
時知渺便在一張單人沙發上坐下。
大主任往一次性杯子裡倒了杯茶遞給她：“前幾天院長應該跟你們初步提過咱們醫院重點推進的ai醫療項目了吧？”
“為了這個項目，醫院專門組建了技術團隊埋頭苦乾了快兩年，現在到了最重要的階段，急需你們這些一線臨床醫生的參與和支持。”
孫醫生皺眉：“主任，院長是跟我們提過，但我還是有些不明白，咱們醫院為什麼要花這麼多心思來搞這個呢？”
“醫生判斷病人是否有手術指征，看影像報告和檢查結果，再結合病人的具體情況不就好了嗎？”
陳教授溫和地接過話頭：“老孫啊，話是這麼說，但這個‘結合具體情況’本身就存在主觀因素。”
“說句難聽的，誤診的概率，誰都不敢保證說沒有，尤其是麵對複雜病例，經驗不足的醫生，判斷的差異更是巨大。”
“你們想想咱們科室每周因為一個病人到底該不該手術、手術方案怎麼定，開過多少次會診？嚴重占用時間與精力。”
“而ai算法的優勢就在這裡，它可以通過海量的數據學習，建立更客觀、更精準的模型來判斷病人是否需要手術，以及手術的複雜程度和風險，能顯著降低誤診概率，也能提高效率。”
阮聽竹輕聲細語道：“陳教授說得對。國外尖端醫院都有這種ai模型，國內卻還不多，我之前工作的京華醫院，倒是有這樣的模型，隻是還不太成熟，準確率隻有65左右，最終還是要靠醫生自己的經驗和判斷。”
時知渺一直安靜聽著，到這裡才開口：“上次去青城參加學術交流，聽同仁們說，他們醫院都有在投入研發，隻是各家進度不一，準確率也參差不齊。”
大主任立刻道：“時醫生說到點子上了！我們北華醫院的最終目標就是打造國內最強心外科，那就必須搶占先機，在其他醫院拿出成熟產品之前，我們就要推出準確率最高、最可靠的ai模型。”
“這樣才能一舉打開口碑，搶占市場高地！”
阮聽竹莞爾：“院長當初邀請我加入北華時，重點介紹過這個項目。說咱們的模型對普通病例的準確率已經能達到80以上，對複雜病例也有65左右。這個數據非常有競爭力，這也是我選擇加入北華的原因之一。”
她說“之一”的時候，目光有意無意地掃過時知渺，似乎時知渺是她的“其他原因”。
大主任笑著誇獎：“阮醫生見過世麵，在京城就深度參與過ai醫療，你的加入對我們團隊絕對是如虎添翼。”
時知渺瞥了一眼手表的時間，直接切入正題：“那麼院長和主任需要我們具體做什麼呢？”
大主任這才正色道：“要讓ai的準確率再上一個台階，達到我們預期的90以上，就需要大量的高質量臨床數據喂養。”
“初步估算，至少需要一千個複雜病例的完整數據鏈。每個病例花費大約在八千元，光這一項就要八百萬。”
“這還沒完，我們還要在手術室安裝專用設備，一台下來就要五十萬起步，後期還要招募至少一百名誌願者病人進行臨床試驗，每個病人都需要全程密切隨訪，費用預估是五萬，林林總總加起來，總投入就要好幾千萬。”
聽著這些跟不要錢似的數字，孫醫生倒吸了一口涼氣。