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疾病這個‘罪犯’逍遙法外。”
隨著介紹的結束，會議室裡的討論逐漸進入高潮，團隊開始圍繞如何獲取更多資料以及改進現有模型展開熱烈討論。李明哲率先發言，他一邊比劃著一邊建議：“我們需要建立一個動態資料採集系統，從各個醫院和研究機構實時獲取最新的臨床資料，特別是那些經過基因編輯和器官移植的患者資料。這將是我們模型最佳化的關鍵。就像給我們的AI模型裝上‘千里眼’，讓它能看到更多的‘風景’。”
蘇楠教授接過話題，雙手抱在胸前，補充道：“基因編輯的資料處理將是一個巨大挑戰。我們必須確保所有的基因資料在進入模型之前經過嚴格篩選，並且要考慮基因編輯帶來的長期效應。我們團隊可以負責設計這一部分的資料收集和過濾機制，就像給資料做一次‘體檢’，不合格的可不能進我們的‘模型大門’。”
艾瑪·布朗博士點頭表示贊同，手指輕輕敲著桌面說道：“確實如此。多模態資料整合是我的專長，我可以負責將基因資料、臨床記錄、環境因素等不同型別的資料整合進模型中。透過引入深度學習和機器學習演算法，我們可以讓模型在面對複雜病例時，更加精準地調整預測路徑和治療方案。就像給模型準備一頓‘資料大餐’，讓它更有力量。”
馮東傑博士接著說道，雙手攤開：“臨床資料的準確性和及時性對模型的表現至關重要。我會與各大醫院的臨床團隊合作，確保我們能獲取到最具代表性的病例資料，特別是那些涉及基因編輯和人工器官的病例。我們還需要建立一個反饋系統，實時跟蹤治療方案的實際效果。就像給模型安上一雙‘監督的眼睛’，讓它不斷進步。”
博凱認真聆聽著每個人的發言，心中逐漸形成了一個完整的計劃。他沉吟片刻後，雙手撐在桌上，提出了自己的看法：“在資料收集和模型最佳化的過程中，我們還需要考慮一個自適應機制。這個機制可以讓AI模型在接收到新的資料時，自動調整演算法和預測路徑，從而提高模型的準確性和適應性。為了實現這一點，我建議在模型中引入實時學習模組，結合POCT技術和多模態學習，確保模型能夠應對複雜且多變的醫療場景。就像給模型裝上‘智慧大腦’，讓它隨機應變。”
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蘇楠教授點頭表示認同，摸著下巴說道：“實時學習模組的引入將使我們的模型具備前所未有的適應性。不過，這需要我們在演算法設計上做出重大突破。我們可以從已有的AI模型中借鑑一些經驗
