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中醫醫療服務站在傳承中醫的道路上穩步前行，然而，時代的發展和科技的進步促使李辰和他的團隊開始思考如何在傳承的基礎上進行創新，以適應現代社會對醫療服務的更高需求。
隨著大資料和人工智慧技術在醫療領域的廣泛應用，服務站也決定引入這些先進技術，提升中醫診斷和治療的精準度和效率。
“李主任，雖然這些新技術聽起來很有前景，但要將其與中醫的傳統理論和方法相結合，可不是一件容易的事。”技術部門的負責人小陳面露難色。
李辰堅定地說：“困難肯定是有的，但只要我們勇於嘗試，就一定能找到突破口。”
於是，服務站組建了專門的研發團隊，與科技公司合作，收集和分析大量的中醫臨床資料，利用人工智慧演算法開發中醫診斷模型。
在研發過程中，團隊遇到了資料質量參差不齊、演算法適應性差等諸多問題。
“李主任，這模型的準確率一直上不去，我們是不是方法錯了？”負責演算法的小張感到困惑。
李辰鼓勵大家：“別灰心，我們再仔細研究資料特徵，調整演算法引數，多嘗試幾種思路。”
經過無數次的試驗和最佳化，終於初步建立了一個具有一定準確性的中醫診斷人工智慧模型。
然而，新的問題又出現了。一些老中醫對這種依賴技術的診斷方式心存疑慮，擔心會削弱醫生的臨床判斷能力和經驗積累。
“李主任，我看這東西還是不太靠譜，中醫講究的是望聞問切，靠機器能行嗎？”一位資深的老中醫提出了反對意見。
李辰理解他們的擔憂，組織了多次培訓和交流活動，向老中醫們詳細介紹人工智慧技術的優勢和應用場景。
“這不是要取代我們醫生的經驗，而是作為輔助工具，幫助我們更快速、更準確地做出診斷。”李辰耐心地解釋。
同時，服務站在實際應用中採取了人機結合的方式，讓醫生根據人工智慧的建議，結合自己的臨床經驗進行綜合判斷。
除了診斷技術的創新，服務站還在中藥製劑方面進行了大膽的探索。他們與科研機構合作，研究中藥的有效成分提取和新型製劑開發。
“李主任，這次的實驗結果不太理想，新的製劑在穩定性和藥效方面還有很大的提升空間。”負責實驗的小李說道。
李辰鼓勵道：“失敗是成功之母，我們分析原因，調整方案，繼續努力。”
經過反覆的實驗和改進，終於成
