“大家都有过相关的看病或者检查经历，知道不管是胸片，ct，核磁共振，b超，心电图，甚至一些体液检测，都是一种非常快速的检查技术。
不过除了像是b超，心电图这种少数能够马上拿到检查报告外，其它的大部分影像检查和体液检查都需要等待较长的时间才能出结果。有的时间比较短的可能等待半个小时一两个小时，有的呢等待半天，还有的一两天，甚至需要等待一周时间，这大大延误的病情，浪费掉了非常宝贵诊治时间。
之所以会出现这种情况，是因为这些检查技术的检查速度是很快，但需要医生对于这些检查所生成的影像画面进行仔细分析解读，诊断，从而才能够得出结论，生成检查结果。因为整个分析解读诊断过程全部都是由医生人工完成的，所以任务量很大，效率也就比较慢了。即便是一名病人的诊治时间是五分钟，那么十名病人，一百名，甚至更多的病人加起来，那需要的时间可就多了。”
“所以我们就在想这个针对于这些检查影像画面的分析解读诊断工作能不能交给人工智能来完成呢，这样一来不就是剩下了很多时间吗。
大家知道，在图像识别技术领域，我们一直走在行业的前沿。在我们看来，这项工作非常容易实现，因为本身我们就可以运用各大医院所积攒下来的这些检查影像画面数据资料进行学习训练，这样一来我们的这套医学影像画面识别诊治系统就能够不断的学习成长，强大。
通过它强大的分析计算能力，可以发现很多医生都很难发现判断的病灶。从这方面来说，它在这方面的准确性精度是哪怕经验在丰富的老医师都无法比拟的。
而通过这套医学影像画面识别诊治系统，患者们就可以最快速度获得检查结果，不需要漫长的等待过程。基本上可以实现检查完检查诊断结果同步生成，这是人工远远无法比拟的。
然后我们可以将这套医学影像画面识别诊治系统并入到整个人工智能医疗诊治系统中来，成为其中的一套子系统。
如此一来，患者可能只需要十几分钟，就能够完成整个门诊的看病检查诊治过程。若是患者的病症无需住院，或者是其它介入治疗，那么这套人工智能医疗诊治系统就会生成具体的诊治处方单，并在病人的许可授权下，向药物3d打印系统发送药物打印订单。
那边的药物3d打印系统在接到订单后，随即开始按照需求打印相关的治疗药物。等到患者从门诊出来来到药方的时候，药物已经打印出来封装好，等待患者取药了。
若是患者病情危重，需要进一步诊治或者住院的话，这套人工智能医疗诊治系统会通知二线待命的医生们，这样他们就可以第一时间接手患者，进行后续相关的治疗。或者是对对患者进行暂时的安置，联系上级医院派人前来接收。
整个诊治过程，完全不需要人员参与。”
听到吴浩的话，台下包括正在观看直播的很多观众都纷纷露出了难以置信的神色，甚至很多怀疑之声从各处冒了出来。
很多对此比较关注的医生专家们，包括医学界的一些相关从业人士也都是第一时间获知了这个消息，并迅速在圈子内传播了起来。不少专业人士都纷纷提出来了质疑，甚至是批评。认为这种让人工智能来看病是不是有些异想天开，完全是拿患者的生命健康开玩笑。
当然，这些吴浩是看不到的。
他给了台下众人一些反应消化时间，随即接着讲了起来：“当然了，这套系统也不一定适用于所有病人，所以为了体现人为关怀，以及帮助一些危重病人，老弱病残患者，还是需要安排一些医务人员从旁进行协助的。
另外一方面，也是为了引导这些患者更加方便快捷的就诊，也是为了维护保养整个设备的正常运转嘛。”
讲到这里，吴浩停顿了一下，然后看着台下众人微笑着讲道：“我讲到这里，可能会有不少人觉得，我们研发出来这套人工智能医疗诊治系统，是为了替代那些医务人员，医院等医疗机构。
不是这样的，我们的人工智能医疗诊治系统并不是对现有医院和医疗机构进行替换，而是一种补充和加强。它旨在帮助医生和医院等医疗机构为患者们提供更好的医疗诊治资源。
另外一方面，也是为了提升和加强医院的医疗诊治水平。”
吴浩伸出手指冲着台下众人讲道：“举一个很简单的例子，就说现在大家所关心的医疗资源紧张这个问题。
其实并不真的是我们的医疗资源十分紧张，而是我们的优质医疗资源紧张。目前我们国家的公共医疗已经覆盖到了社会方方面面，从城市到乡镇社区，再到村一级的卫生室，加上私营医疗机构的积极参与，这些医疗机构共同构建了一套非常完整，覆盖范围非常广，也非常全的综合医疗体系。
所以应该来说，我们
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