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“大家看，”她指着屏幕，“比如一位拉祜族患者主诉腹痛、腹泻、发热，系统会自动识别并翻译为普通话，然后推荐大便常规、腹部超声、血常规等检查，并提示医生注意是否存在急性胃肠炎或寄生虫感染。”
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，结合其生活环境和饮食习惯，给出更精准的诊断建议？”
“当然可以。”王亚男点头，“我们系统已经具备了民族医学与生活方式评估模块，但在基层医院的应用中，我们还需要不断优化算法，让建议更贴合患者的实际情况。”
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、不同病史的患者，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。
第一位患者是一位四十岁的拉祜族妇女，主诉腹胀、恶心、食欲不振。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，包括肝功能检查、腹部B超、胃镜检查等项目，并提示医生注意是否存在慢性胃炎或胆囊疾病。
“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。