第1119章 解决医疗数据格式统一的问题（2/2）

‘AI医生’的模型再厉害，也会做出错误的判断。

误报会让用户失去信任，漏报则可能危及生命。”

“这几款都是市面上能买到的民用级传感器了，精度确实有限，”

张宇无奈道，

“工业级或医疗级的精度够，但体积大、功耗高，价格也贵得离谱，

根本不适合做成便携式设备。”

“我们能不能自己校准和优化？”

我林寻问道，

“或者对传感器采集到的原始数据进行算法补偿？”

“理论上可行，但难度很高。”

张宇苦笑，

“需要大量的校准数据，还要建立精确的误差模型。”

“那就做！”

我林寻斩钉截铁，

“我们有医院这个天然的校准实验室。

张宇，你设计一套校准方案，我们用医院的专业设备作为金标准，

在不同环境、不同活动状态下，对这些传感器进行大量采样和对比。”

接下来的日子，我们三人几乎泡在了实验室和病房。

我们招募了不同年龄段的志愿者，包括医护人员和一些住院患者的家属，

让他们佩戴原型机，同时连接医院的专业监测设备。

从安静平躺到剧烈运动，从高温环境到空调房，我们收集了海量的对比数据。

张宇根据这些数据，运用复杂的信号处理算法和机器学习模型，

对传感器的原始数据进行滤波、降噪和误差补偿。

我林寻的“AI启明”则在其中扮演了关键角色，帮助张宇快速识别误差模式，

优化补偿算法。

花瑶则负责记录和分析不同生理状态下的数据特点，为算法优化提供医学依据。

“有进展了！”

一周后，张宇兴奋地喊道，

“经过多轮校准和算法优化，心率和血氧的监测精度提升了至少15%，

动态稳定性也大大改善了！

虽然还达不到顶级医疗设备的水平，但已经远超同类民用产品，

基本能满足我们‘AI健康哨兵’的预警需求了！”

我林寻和花瑶连忙上前查看。

屏幕上，即使在模拟运动状态下，

原型机监测到的心率和血氧曲线也变得平稳而准确，与专业设备的读数偏差很小。

“太好了！”

花瑶脸上露出了欣慰的笑容。

我林寻也松了口气，心中的一块大石落了地。数据格式统一了，

传感器精度的瓶颈也通过算法优化得到了缓解。

“现在，”

我林寻看着桌上这个初具雏形、连接着各种线缆的“AI健康哨兵”原型机，

眼中闪烁着期待的光芒，

“我们可以开始进行完整的系统联调和临床前测试了。”

张宇擦了擦额头的汗，笑道：

“终于可以看到成果了！

希望这个小家伙，真的能成为守护医生家人的‘哨兵’。”

挑战依然存在，但每解决一个问题，我们就离目标更近一步。