“好。”
张三蒙圈地离开医院，又住了一宿，买了回家的票。
前前后后花了近三千，最后也没整出个结果，只能等半个月后再说。
但半个月后，还来吗？
张三犹豫了。
类似的看病过程，发生在全国很多地方，很多大医院。
当地人还好，成本低，请假就是。
但外地患者，可就费时费力费钱了。
更主要的，误诊，漏诊，无法确诊，都有可能。
而这个过程，若是用成熟的AI大模型来处理，会直接根据指南和患者状况，进行分析，分析出各种疾病的可能性，会第一时间排除通风误诊问题，然后开一系列检查。
这样患者在当地就可以做，根据检查结果，排除风湿性关节炎，强直，AI大模型给出后续诊断。
这样效率更高，患者成本也更低，只需要去当地医院或者检验中心抽血拍片，两个小时搞定，就抵得上张三一周的奔波。
只需要花400，就抵得过张三3000的花销。
这便是AI医疗大模型存在的意义，完全不是人可以比的。
毕竟专家看病效率很低，门槛太高，难度很大，过程复杂，费时费力，单是抢号都是大问题。
而且900元的专家号，也是开单子检查、检验，也得靠检验数据诊断，出了结果还未必能抢上专家号复诊。
既然靠检验数据诊断，都是数据说话，那AI大模型不比专家更专家？
而且方便的多，成本也低得多，更节省时间精力。
至于普通医生，还不如专业成熟的AI大模型。
像是2023年，阿里达摩院的胰腺肿瘤CT训练中，在2万多人的真实病例回顾性试验中，发现了31例临床胰腺癌漏诊病变。
没错，临床漏诊的胰腺癌患者，AI训练中给查出来了，并且31例。
癌症最关键的就是时机，尽早查出来，尽早治疗，很大概率能治愈。
但漏诊了，耽误了，等到查出来，可能早期就成了中期，甚至晚期，那就晚了！
而且，阿里这只是不成熟的大模型，若是成熟的，那结果可想而知？
十年后，或许是AI医疗辅助医护，但20年后，那就是医护辅助AI医疗大模型了。
没错，到时候主力诊断的，就是AI大模型，医护人员成了帮手。
没办法，AI大模
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