第1118章 收集需要的医疗数据（1/2）

“家庭关怀提醒系统”和“便携式AI健康哨兵”的构想一旦成型，

我林寻、花瑶和张宇便立刻投入到了紧张的筹备工作中。其中，

最基础也最关键的一步，便是医疗数据的收集与整理。

“数据，数据是核心！”

张宇在小组会议上强调，他面前的屏幕上布满了各种代码和数据流，

“‘AI医生’的紧急生命体征预警模型，没有海量、高质量的临床数据喂养，

就是空中楼阁。”

我林寻点头表示赞同，我的“AI启明”能力让我对数据的重要性有着深刻的理解：

“没错，尤其是针对儿童和青少年的日常生理指标、

常见急重症发作时的体征变化数据，以及那些‘表面不紧急，

实则很危急’的案例数据，我们需要尽可能多地收集。”

“我负责从医院的数据库里筛选和提取相关数据。”

张宇说道，手指在键盘上飞快地敲击着，

“当然，所有数据都会进行严格的脱敏处理，保护患者隐私是第一位的。

我会编写程序，自动抓取符合我们需求的结构化和非结构化数据。”

“我来协助林寻整理和标注这些数据。”

花瑶接着说，她细心且有条理，

“特别是那些症状不典型、容易被忽视的病例，

需要我们手动进行详细的特征提取和分类，确保模型能够学习到这些‘隐蔽’的危险信号。”

我林寻补充道：

“除了医院的历史数据，我们还需要一些更贴近日常场景的生理数据。

比如健康儿童在不同状态下的

安静、活动、睡眠等体征基线。”

为了获取这些宝贵的数据，我们开始在医院内部寻求帮助。

我林寻凭借着在疑难病症精准治疗小组积累的声望和良好的人际关系，

以及李主任的积极引荐，拜访了儿科、急诊科、内科等多个科室的医生。

“林医生，你们这个想法太好了！”

一位儿科老主任听完他们的介绍，立刻表示支持，

“我们科里经常遇到家长因为工作忙，耽误孩子病情的情况。

如果这个设备能早点出来，就能避免很多遗憾。

我这里有一些过去几年的典型病例数据，可以整理给你们。”

“是啊，我们急诊也常有这样的情况，”

急诊科主任也说道，

“有些孩子送过来时已经很晚了，家长说以为只是小感冒。

你们需要什么样的数据尽管开口，只要能帮到孩子，我们一定支持！”

放射科、超声科的医生们也纷纷提供了帮助，分享了大量影像数据，

特别是那些早期消化道肿瘤等不易察觉的病变影像，

这对“AI医生”模型的优化大有裨益。

甚至连一些年轻的住院医师和护士，也积极贡献了自己在临床中遇到的案例和经验。

本章未完，点击下一页继续阅读。