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王亚男播放了一段系统操作演示视频,展示系统如何根据患者的民族语言,自动识别并翻译其主诉症状,然后推荐合适的检查项目,并结合当地常见病进行智能分析。
“大家看,”她指着屏幕,“比如一位拉祜族患者主诉咳嗽、胸痛、低热,系统会自动识别并翻译为普通话,然后推荐胸部X光、血常规、痰培养等项目,并提示医生注意是否存在肺结核、肺炎或慢性支气管炎。”
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。
第一位患者是一位三十八岁的拉祜族妇女,主诉咳嗽、胸闷、乏力。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,包括胸部X光、血常规、痰培养、肺功能检测等项目,并提示医生注意是否存在肺结核、慢性阻塞性肺病或贫血。
“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。”
