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嚴重影響了治療的整體效果，尤其是在神經系統的修復中問題更加突出。“儘管奈米修復技術在未來的心臟修復和腫瘤治療中已經取得了突破性進展，但神經系統的複雜性仍然是未完全攻克的難題。尤其是面對王偉這樣複雜的神經網路，現有的AI調控顯得捉襟見肘，系統無法根據實時變化做出有效調整。”
“我們需要一個真正的AI中樞系統。”娜娜繼續說道，“它能夠統一協調不同廠商的裝置，處理來自不同系統的資料，並實時最佳化各裝置的運作。這不僅僅是資料互通問題，還要打破裝置孤島效應，真正做到全域性整合。”
博凱明白，問題的核心不僅僅是資料介面的不一致，而是如何讓這些獨立的AI模組深度協作。他需要一個跨裝置協同的平臺，能夠相容多種資料格式，甚至可能需要藉助未來的量子計算能力，以加速資料整合和實時反饋。
“幫我查閱最新的相關論文和研究。”博凱低聲說道，“我們必須找到能夠最佳化這些系統協作的解決方案。”
“要解決這個問題，”娜娜打斷了博凱的思緒，繼續道，“我已經開始查閱最近幾篇關於奈米修復和神經網路重構的最新論文。我們需要一個自適應的AI系統，它不僅能夠實時分析複雜的生物訊號，還必須整合來自不同醫療裝置和系統的資料，進行動態最佳化。”
博凱點了點頭，目光落在面前的全息螢幕上。幾篇最新的論文標題逐一閃過，逐漸為他勾勒出一個潛在的解決方案。他的手指輕輕滑動螢幕，瀏覽這些論文的摘要，試圖尋找突破現狀的靈感。
“這些論文正好針對我們目前遇到的瓶頸。”娜娜解釋道，“Dr. Li Wei和Dr. Emily Zhang在最近的研究中探討了‘量子感知處理器’與深度學習網路相結合的神經修復架構。他們的模型能夠實時重構神經網路，並透過量子計算加速複雜生物訊號的動態分析，極大提高了修復路徑的精準性。”螢幕上閃過一篇論文的標題——Quantum Deep Learning for Real-Time Neural Pathway Reconstruction in Complex Medical Environments（《複雜醫療環境中基於量子深度學習的實時神經通路重建》，發表在《Advanced Medical Computing Journal》）。
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