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给郭晓珊通知了后，童浩然便开始对这几天的研究数据进行了详细的整理拷贝，以便于方便华耀旗下AI研究所研究。
童浩然花了一个多小时将所有数据整理完毕后便让女娲直接给AI研究所发了过去。
与此同时童浩然还给AI研究所所长打了一个电话。
随着电话接通，童浩然看着空中全息投影影像说道：“刚才我已经把接下来的研究项目交给你们了，你们立刻按照我给你们提供的资料进行详细的研究，然后开始工厂制造，与此同时长生制药的医学专家一会儿也要过来，你接待一下。”
“好的”负责人点了点头。
“医学专家主要是对医疗芯片进行相应的检测，你们相互合作共同完成。”
“老板放心，最近都闲出病来了，保证完成任务。”负责人十分拘谨的说道。
“行，那这样我就放心了。”
“磁——”
结束通话后，童浩然立刻给长生制药的负责人打了一个电话，通知了他一声，让他派一个医疗小组过去，具体的对达芬奇医疗机器人进行详细的医疗检测，并做好详细笔记，完善数据库。
毕竟童浩然对医疗芯片进行制作的时候是直接把大量的医学数据导入了进去，虽然也做了一部分数据筛选，但肯定有不完善的地方，这方面就需要更多的人来完成数据的筛选优化。
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下午两点，收到项目研究资料的AI研究所所有研究人员立刻行动了起来，针对于童浩然发过去的详细技术资料进行专业的渗透研究分化处理。
“终端数据库优化中……”
“神经元感应系统检测中……”
“医疗数据传导中……”
“机体构造分解中……”
“指令程序设置中……”
各部门立刻各就各位开始对达芬奇医疗机器人进行各项检测数据分析。
收到通知的长生制药负责人陈长生立刻派出了各科的医学专家，屠教授亲自带队前往AI研究所。
大巴车上，前往AI研究所的一些医学专家此时内心十分的激动和忐忑。
对于人工智能在医学上的应用他们作为顶级医疗专家都接触到了一些，在他们眼里那些人工智能只起到了医疗辅助作用，还并不能完全取代人工。
但是此次达芬奇医疗机器人的出现，通过他们从所长那里了解的具体情况来看，有可能完全代替医生直接对病人进行病情诊断、治疗以及手术。
说不担心这是假的，毕竟如果达芬奇医疗机器人的智能化非常领先的话，那么将会完全冲击医学市场，毕竟一个专业医生的产生是非常严格的，五年本科三年研究生再加上读博的时间估计至少需要十年的时间。
而一个达芬奇机器人的制作只需要工业化的几个小时，医疗芯片在5g的网络下也只需要几秒钟。
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不久前，斯坦福大学在《Nature》上发表了一篇文章：利用深度学习算法诊断皮肤癌，将其诊断结果与24位资深皮肤病专家的诊断结果做对比，准确度达到91%；北卡罗来纳大学的研究人员近日已经开发出了一套深度学习算法，可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具有81％的准确率，远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法。
……
目前各国对于人工智能的研究正在展开进行中。
当华耀官网上公布周末举行达芬奇医疗机器人发布会后，网上无数人震惊了。
要知道针对于医疗机器人的研究，国内外许多医疗机构都在进行相应的研究，但是他们研究出来的机器人只能起到医疗辅助作用，完全不可以自我独立的进行医疗诊断以及治疗。
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人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象。这一新技术带给人们兴奋和喜悦的同时，也不免带来了几分担忧和恐惧。越来越多的人想知道，人工智能在未来会完全替代医生吗？人工智能在医疗领域很快就能实现商业化吗？
像此类的问题层出不穷，无数从事医疗工作的人都十分的担心。
像某些正在读医的大学生则是更加的担心，担心自己的付出得不到回报，走出社会后，他们发现原来自己这么拼命刻苦的学习最终的结果还没有一台冰冷的机器有价值，对于社会来说没有价值的人，终将会被社会无情的淘汰掉。
要知道机器人只需要给它交电费就行了，而一个人既要五险一金还要按时的给他发工资，同时还要担心他的情绪变化，以及商场的尔虞我诈。
“太让人操心了!”
……
米国纽约州阿蒙克市，IBM堪称“AI+医疗”的翘楚。在医疗领域，IBM已经进行了相应的人工智能医疗机器人研究。
其中他们研究出来的IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBMWatson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。
因此此次对于华耀达芬奇医疗机器人的出现他们并没有感觉到十分严重的压迫感。
“还是太年轻!医疗机器人是这么好弄的吗？没有大量的医学资料文献，以及大量的数据来支撑，是很危险的。”
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对于人工智能的出现对医学领域的冲击，以及会不会造成大量医生失业的现象，网上争议不断。
思派网络创始人马旭广认为，人工智能目前还是作为医生的辅助工具，“可能今后医生就不存在了，但起码今天所有的AI都应该是帮助医生提高效率，解决医生不愿意做的，又脏又累的工作，这样的AI才有前途，才有机会。”
复星同浩基金合伙人乔继英表示，人工智能在医疗领域的应用，需要得到医生或医疗相关人员认可才能够推行。“医疗和买衣服不一样，买衣服不好可以退，医疗试错成本非常高，人工智能在医疗领域应用时的准确率，怎么具体应用都非常重要，人工智能医疗的创业公司一开始要有医疗从业人员的参与。”
人工智能的特点是能够处理大量数据和信息，这就需要足够的原始数据进行支持，但在医学很多领域缺少足够的原始数据。
与此同时接到记者采访的IBM沃森健康负责人PhilWu回应道：
“目前人工智能医疗机器人还无法完全替代医生，以沃森为例，面对所谓经验上的东西沃森是支持的，沃森所提供的医疗方案背后都有实证支持。“面对疑难杂症，这点沃森解决不了，疑难杂症没有一个标准化，沃森无法实现学习。”
“好，感谢你的回答!”记者礼貌地说道。
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这样看来，短时期内医生并不用过分担心自己会被人工智能抢了“饭碗”。但是从长远来看，医生这个行业将会因为人工智能的出现而变得竞争愈发激烈。“因为让AI学习的病例仍然需要医生来产生，一些高水准有研究性强的医生将会越来越吃香，而某些低水准的医生将会被取代。”
与此同时，IBMPhilWu对此次华耀的医疗机器人发布会持观望态度。
“因为他们认为估计此次的达芬奇机器人和他们的沃森医疗机器人是差不多类似的。”
“因为他们不相信在这一领域华耀能够超越他们，因为他们从事该方面研究已经有许多年了，虽然前段时间华耀公布的人工技能技术遥遥领先，但是医疗机器人光是人工智能技术领先还不行，还需要大量的医学数据，而华耀只是一所高科技产业公司，并不是一家专业的医学机构，从底蕴上讲是不足的。
此时已经来到了AI研究所的长生制药医学专家，立刻开始对达芬奇医疗机器人进行检测。
工作人员将100份患者数据输入给机器人，现场连接天河超级计算机，4.8秒钟后，诊断结果就出来了，根据对比，除了有些描述用词不一样，机器人的诊断与医生的原始诊断达到100%吻合。
“天哪，这难道是真的吗？”。
“我们又该何去何从？”
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