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| 張婭表示，團隊正從兩個方向突破這一瓶頸。 |
張婭表示，團隊正從兩個方向突破這一瓶頸。第一，是通過知識增強的方式把醫學知識體系注入模型，讓罕見病與常見病在知識維度上“被平等看見”，從根源上緩解尾部任務的數據稀缺問題。第二，是構建臨床虛擬模型，生成“虛擬病人”補全真實世界難以獲得的病例，但所有生成數據都必須經過嚴格的事實校驗與質量控制，避免偏差在循環訓練中被放大。
與此同時，她強調，醫學中的人工智能必須做到推理鏈透明、證據可追溯。衹有讓醫生清楚看到 AI 的推理路徑、參考文獻與判斷依據，AI 才能真正建立起專業信任。張婭表示：“AI不是為了取代醫生，而是為了把醫生從重復性勞動中解放出來，讓人類可以把更多精力投入到新的醫學難題之中。”
在她看來，AI參與罕見病診斷，不僅是技術的突破，更是對每一個被疾病困住的家庭的溫柔托舉——“當知識、算法和關懷匯聚在一起，AI 能成為人類守護生命的另一種方式。”
“科學家比明星更酷”：青少年的共同選擇
體驗完展品、聽完講座，同學們對未來有了更具“體感”的AI夢想。
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