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第6章 医疗智能的拼图（第2页）

博凯明白，问题的核心不仅仅是数据接口的不一致，而是如何让这些独立的AI模块深度协作。

他需要一个跨设备协同的平台，能够兼容多种数据格式，甚至可能需要借助未来的量子计算能力，以加速数据整合和实时反馈。

“帮我查阅最新的相关论文和研究。”

博凯低声说道，“我们必须找到能够优化这些系统协作的解决方案。”

“要解决这个问题，”

娜娜打断了博凯的思绪，继续道，“我已经开始查阅最近几篇关于纳米修复和神经网络重构的最新论文。

我们需要一个自适应的AI系统，它不仅能够实时分析复杂的生物信号，还必须整合来自不同医疗设备和系统的数据，进行动态优化。”

博凯点了点头，目光落在面前的全息屏幕上。

几篇最新的论文标题逐一闪过，逐渐为他勾勒出一个潜在的解决方案。

他的手指轻轻滑动屏幕，浏览这些论文的摘要，试图寻找突破现状的灵感。

“这些论文正好针对我们目前遇到的瓶颈。”

娜娜解释道，“Dr.LiWei和Dr.EmilyZhang在最近的研究中探讨了‘量子感知处理器’与深度学习网络相结合的神经修复架构。

他们的模型能够实时重构神经网络，并通过量子计算加速复杂生物信号的动态分析，极大提高了修复路径的精准性。”

屏幕上闪过一篇论文的标题——QuantumDeepLearningforReal-TimeNeuralPathwayReconstructioninComplexMedicalEnvironments（《复杂医疗环境中基于量子深度学习的实时神经通路重建》，发表在《AdvancedMedicalComputingJournal》）。

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“还有这篇。”

博凯低声道，眼睛紧锁着屏幕上的另一篇论文——AI-DrivenMultimodalIntegrationforEnhancedNeuro-Regeneration:BridgingBiomedicalDevicesandPatientData（《基于AI驱动的多模态集成在神经再生中的应用：连接生物医学设备与患者数据》，发表在《JournalofNeuralEngineering》），由Dr.HelenRoberts和Dr.KunalSingh撰写。

他继续说道：“这篇论文探讨了通过多模态AI系统整合不同医疗设备数据，解决设备之间互通性差的问题。”

娜娜的声音依旧平静：“正如你所见，医院的各类设备和系统各自为战。

HIS虽然升级到了智能水平，但无法有效协调不同设备的数据。

不同厂商之间的保密策略进一步阻碍了数据共享与设备协作。

即使单一系统表现出色，但整体缺乏协同的治疗方案始终是患者康复的巨大障碍。”

博凯心中顿时清晰起来。

他看向另一篇标题为AdaptiveAISystemsforMulti-DeviceCoordinationinNanomedicalApplications（《纳米医疗应用中多设备协调的自适应AI系统》，发表在《NanoMedicineandRoboticsReview》）的论文，作者Dr.AnilKumar和Dr.MeiLin提出了通过AI系统整合多设备运行，自动调整纳米设备的操作方式，以提高治疗效率的概念。

他又扫过了最后一篇关于脑机接口技术的论文——Brain-MachineInterfaces:Real-TimeNeuroplasticityModulationforRapidRehabilitation（《脑机接口：实时神经可塑性调节与快速康复》，发表在《FrontiersinNeuralEngineering》），由Dr.MarcoSilva和Dr.LauraKeats撰写。

“这篇论文提到脑机接口技术可以通过与中枢神经系统的实时互动，加快神经网络的重建，或许可以为王伟提供个性化的治疗方案。”

娜娜补充道：“这些新技术的结合能够帮助你打造一个更加智能化、统一的医疗AI系统，实时调整不同设备的操作，优化纳米机器人在复杂神经修复中的表现。”

博凯的心跳加快。

他知道，理论上这些论文提供了可能的解决方案，但具体实施还需要大量工作。

这一刻，他意识到这并非他和娜娜可以单独完成的任务。

“娜娜，”

博凯沉思片刻，抬头道，“帮我联系团队的伙伴们，我们必须一起解决这个问题。”

不久后，四个熟悉的身影走进了手术室旁的会议区。