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“大家看，”她指着屏幕，“比如一位佤族患者主诉胃痛、呕吐，系统会自动识别并翻译他的语言，然后根据症状推荐胃镜、血常规等检查，并提示医生注意是否存在胃溃疡或幽门螺杆菌感染。”
视频播放完毕，一位年近五十的老医生举手提问：“王老师，系统能不能根据患者所属民族，给出更符合其生活习惯和常见病的建议？”
“当然可以。”王亚男点头，“我们系统已经具备了民族医学模块，但在基层医院的应用中，我们还需要不断优化算法，让推荐更贴合临床实际。”
医生们纷纷点头，脸上露出期待的神情。
培训结束后，王亚男带着几位医生前往医院门诊，进行实地演练。这次演练，她特别安排了几位不同民族的患者，现场测试系统在少数民族语言识别和疾病诊断中的准确性与实用性。
第一位患者是一位五十岁的佤族妇女，主诉胃痛、反酸、食欲差。医生一边询问病情，一边在系统中输入症状，几秒钟后，系统自动弹出一份建议报告，包括胃镜检查、幽门螺杆菌检测等项目，并提示医生注意是否存在慢性胃炎或胃溃疡。
“这个建议很实用。”医生点头，“我们这边的患者对检查项目不太了解，有时候医生建议多了，他们会担心是不是病情严重。但系统给出的建议很清晰，也解释了为什么要做这些检查。”
“是的。”王亚男微笑，“系统的目的不是让医生依赖它，而是让医生更有底气地做出决策。”
演练结束后，她与医生们围坐在医院的院子里，喝着热茶，聊起了基层医疗的现状。
“王老师，说实话，我们这边的医生真的很辛苦。”一位医生感慨道，“病人多，设备少，语言不通，有时候连基本的问诊都困难。但有了这个系统，至少我们能在诊断上少走弯路。”
“是的。”另一位医生点头，“系统不能替代我们，但它能帮我们更高效地工作。尤其是对年轻医生来说，系统的建议能让他们更有信心。”
王亚男看着他们，心中满是欣慰。她知道，这条路虽然漫长，但每一步都在靠近目标。
当晚，她回到住宿点，打开电脑，开始整理耿马这边的反馈意见。她将所有建议一一记录，并提交给项目组，作为后续系统优化的重要参考。