第187章 技术突破与行业震动(1/3)
新成立的合资公司里，气氛紧张而热烈。陈宇穿梭在忙碌的研发团队之间，眼中满是期待与关切。距离基于人工智能的医疗诊断辅助系统发布只剩不到两个月时间，可团队还在为一些关键技术难题绞尽脑汁。尤其是系统对于复杂病症的诊断准确率，始终无法达到预期标准，这像一块沉甸甸的石头，压在每个成员的心头。
负责算法优化的王博士满脸疲惫，眼睛布满血丝，他拿着一叠数据报告匆匆走向陈宇：“陈总，我们尝试了十几种算法改进方案，可对复杂病症诊断准确率的提升微乎其微。目前的瓶颈在于，系统难以精准识别多种病症交织时的特征数据，导致判断偏差。”
陈宇接过报告，仔细翻阅，眉头紧锁：“我们不能在这关键时候掉链子，再召集大家开个技术研讨会，把所有可能的思路都摆出来，集思广益，我就不信攻克不了这个难关。”
紧急技术研讨会上，会议室里烟雾缭绕，团队成员们你一言我一语，激烈争论着各种解决方案。有人提出引入最新的深度学习模型，重新构建诊断算法框架；有人建议加大对医学案例数据的收集和标注，让系统学习更多复杂病症样本；还有人主张与顶尖医学专家合作，从临床经验角度优化诊断逻辑。
陈宇认真倾听着每个人的发言，脑海中不断梳理着各种思路。突然，他眼前一亮：“大家先停一下，我有个想法。我们一直聚焦在技术本身，却忽略了数据融合的深度和广度。能不能把患者的基因数据、过往病史、生活习惯等多维度信息，进行深度融合分析，作为诊断参考依据呢？”
一语惊醒梦中人，会议室瞬间安静下来，大家陷入沉思。片刻后，王博士兴奋地说：“陈总，您这个思路太妙了！目前我们主要依赖病症表象数据，缺乏对患者个体深层次信息的挖掘。将这些多维度数据融合，或许能为系统提供更全面的分析视角，大大提高诊断准确率。”
确定方向后，研发团队立刻投入紧张工作。他们与各大医院合作，收集海量患者多维度数据，并运用先进的数据挖掘和分析技术，对数据进行清洗、整理和关联分析。算法工程师们日夜奋战，优化算法模型，使其能够高效处理和分析这些复杂数据。
经过连续两周的攻坚，当新算法在测试环境中运行时
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