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第147章 成功解决模拟人体问题（第1页）

“大家让一让，保持空气流通！”

我一边指挥，一边示意花瑶靠近。

“张宇，‘aI启明’的医学数据库链接好了吗？

我们需要借助它庞大的数字医学数据库，

结合这个模拟人体的具体参数，找出问题根源！”

“链接成功！正在同步实时数据！”

张宇的声音带着一丝急促，但更多的是对我的信任和操作的专注。

时间一分一秒过去，每一秒都像被拉长了一般。

教室内只剩下监测仪还在出断断续续的警报声，

以及同学们压抑的呼吸声，紧张的气氛如同实质般在空气中蔓延，

几乎让人喘不过气。

刚才尝试处理却弄巧成拙的几位同学脸色通红，手足无措地站在一旁。

我和花瑶则完全沉浸在数据的海洋中。

我的手指在张宇递过来的平板上快滑动，

“aI启明”正将模拟人体的各项实时数据——

从“心率”、“血压”到“出血量”、“组织反应”——

与它数据库中数百万计的真实病例数据、

手术并症案例以及各种模拟系统故障案例进行飞比对和深度学习分析。

“aI医生”模块虽然主要针对真实疾病诊断，但其底层的逻辑分析能力在此刻挥了巨大作用。

早期肺癌诊断模型对细微影像变化的捕捉能力，

早期胃癌诊断模型对多因素联动分析的算法，都被“aI启明”灵活调用，

用于排查模拟人体中那些“异常体征”背后可能的“虚拟病因”。

“‘出血点’的凝血功能模拟参数异常偏低，”

花瑶紧盯着另一个屏幕上的数据曲线，声音冷静了许多，

“但我们之前并没有进行抗凝相关的模拟操作。”

“不是生理层面的‘病因’，”

我迅判断，我的“aI启明”记能力让他能瞬间回溯整个操作流程，

“操作步骤没有问题。结合‘aI启明’给出的概率分析，

系统自身故障的可能性高达87%。

排查硬件连接，显示正常。

那么，问题可能出在……”

“程序！”

我和花瑶几乎同时开口。

在“aI启明”的持续指导和海量数据支撑下，

我们逐步排除了模拟传感器故障、管路堵塞、压力失衡等多种可能的物理“病因”。

我根据“aI启明”提供的系统日志异常片段，

结合自己对复杂系统逻辑的理解，

将排查范围缩小到了控制核心生理反应模拟的模块。