林強接受了一整套的身體檢查，檢查內容甚至包括了全身ct掃描和mngs測序。檢查價格高昂，耗時也頗久。但對於一個4u機箱裏滿滿當當塞進去八張tev100加速卡的實驗組來說，這部分的花費其實並不算難以承受。
嚴格來說，林強是老東西第一次進行實際操作實驗的對象。雖然組內的研究員們對於是否有必要第一次實驗就把老東西應用在這種疑難雜症上有些意見不太統一，但既然已經決定了，那大家還是希望全力以赴，盡量為老東西搜集到更多的資料。
資料越多，老東西能做出的診斷理論上就會越精確。
要想知道他們的ai算法設計到底有沒有問題，光憑提前得出答案的那些病例報告肯定是不夠的——在人工總結記錄病例的時候，人們總是會不自覺地去除一些不夠“直接”的數據，以保證報告本身的簡單易讀。
而這些用來保證其他人閱讀順暢的處理方法，事實上給老東西省了不少麻煩——人體症狀表現實在是太多了點，能否排除這些多餘變量，準確找到病因，這才是老東西目前需要麵臨的最大考驗。
而讓這群實驗人員感覺抓狂的是，哪怕他們盡心盡力，想盡一切辦法給老東西搞來了所有的資料，他們卻不能馬上驗證老東西的計算是否正確——沒有人知道林強到底得了什麽病，就連吳友謙院長和三軍醫大的專家們得出的診斷結論也有著相當的模糊空間。
ai設計人員和運行管理人員不是醫生，他們是標準的理科生。計算結果要麽是明確的a或者b，要麽是在某些明確範圍內有多個結果。結果現在可好，計算出來的答案和標準答案對不上。要是完全對不上也就算了，那至少有個明確的“你們做錯了，需要重新檢查流程”的信號。有明確的結果，但是參考答案卻模糊不清——這還怎麽做參考？
吳友謙看著麵前一臉急色的眾多運營人員，渾不在意的擺了擺手，“看看你們這個樣子，太沒城府了。”他笑眯眯的喝了一口茶水，“醫生在臨床上遇到診斷不明的患者，也要用些手段排除一下才行。你們這就像是要求醫生第一個念頭就得正中靶心，找到疾病問題一樣。別說他孫立恩了，你找哪個醫生來都做不到。老東西這才修正了一年不到，正確率不是已經快趕上他了？”
“孫醫生的誤診率太低了，要不是每個診斷都有視頻作證，我肯定要懷疑他是做了弊的。”帶頭的實驗員員擦了一把臉上的汗，“他的平均誤診率還不到18%，急診相關的診斷誤診率才10%左右。老東西現在的平均誤診率在25%。要不是孫醫生婦科和產科誤診率比較高，那可真就成了妖怪了。”
“老東西的設計方向就是‘醫生臨床診斷的參考’，它一開始的設計就不是為了代替醫生。”吳友謙看著麵前神色不一的研究員們，笑眯眯的解釋道，“我能理解你們這個想要把自己的成果完善到盡善盡美地步的想法，但是搞科研也要尊重客觀事實——無論你們怎麽努力，治療和診斷這始終是醫生的專業工作。想要替代他們是不可能的，能夠把一個它做成一個好用的，可以依賴的工具，這就是你們現階段的工作。”
誤診率這個話題雖然很多從業人員都不願提起，但必須承認的是，國內外的醫療活動中，誤診現象普遍存在。拋去需要被轉交司法部門處理的故意誤診不談，醫生們平均的誤診率大約在30%左右。這些誤診可能是由於疾病的不同表現特征，不典型表現，或者醫生們經驗不足，甚至患者隱瞞病史，導致診斷依據信息出錯等等。
而在中國，導致醫生們誤診的除了以上原因之外，工作壓力和疲勞所占比例也非常巨大。孫立恩能夠達到18%的平均誤診率，其主要原因並不是因為本身能力多麽出眾，而是因為每日處理的病例有限，而且在不直接接觸患者的前提下，他能夠花更多時間，更多精力在每一個個案中。並且幾乎可以不受限製的對每一個病例進行任何他想做的檢查，完全不用考慮患者家屬是否能夠承擔的起檢查費用，或者他們願不願意配合。
孫立恩的情況屬於特例，毫不誇張的說，在實驗樓的“第九診室”中，孫立恩絕對是全國乃至全世界裏過的最滋潤的醫生。而現實情況卻和這種理想狀況天差地別。
項目組會提出ai診斷的目的也在於此，如果能夠通過一套基於雲服務的ai算法，給醫生們提供一個不會有任何怨言，也不會因為疲勞和工作壓力出現失誤的“第二意見”，那麽必然能夠顯著降低誤診率。
然而目前看來，老東西似乎還有很長的路要走。
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“就這兩個文件簽字是麽？”第二天早上，孫立恩在醫院裏接到了林夫人的電話。四院並沒有精神病科，因此在和孫立恩見麵簽完了實驗組的相應許可和通知後，吳友謙帶著人直接把孫立恩和林夫人，以及林強接到了寧遠醫學院附屬醫院。這裏有精神病科，可以接診被初步診斷為“慢性疲勞綜合症”的林強。
林夫人和孫立恩一起去收費窗掛了精神病科的號，從掛號到交錢，整個過程從頭到尾都避著林強。為了防止中間出點差錯，就連掛號的項目都寫的是“特需門診”。
“你最近確實覺得身體很不舒服，有肌肉疼痛……”負責接診的醫生是吳友謙頭天晚上就叮嚀了幾百次的精神科副主任。作為一家醫學院直接附屬的大型三甲醫院副主任，梅主任本來應該是很有排場的那種。隻可惜吳友謙在梅主任上學的那年就已經是院長了，師長有命，學生實在不敢炸刺兒。梅主任隻能老老實實的隱瞞了自己的真實身份，直接開始診斷。重新問診了一遍之後，他借口“需要最後會診”，讓林強先去吃個早飯，自己則去了吳友謙和孫立恩待機的房間。
梅主任摘了口罩，對兩人道，“診斷成慢性疲勞綜合征沒有問題，如果沒有cd4細胞絕對計數下降的話，其實我更傾向於群體性癔病。”
“那就是說，可以治療了是吧？”吳友謙點了點頭，他看了一眼表，“那咱們就趁熱打鐵，趕緊把這個問題處理掉。”
“用靛胭脂注射液來當安慰劑，這個想法確實很有創意。”梅主任對於這個治療方案倒是非常感興趣，並且對治療細節提出了自己的看法，“普通的注射器是透明的，靛胭脂注射液那個顏色就和染色了的尿液一樣。我建議去口腔科借個金屬注射器過來，把觀察窗用黑色膠帶一貼，神仙都看不出來這是啥。”
“還可以請注射的護士姐姐穿一下ct室裏的鉛服。”開頭腦風暴式的分享會就這一點好，孫立恩靈機一動，提出了自己的建議，“反正看起來越嚴肅，安慰劑的治療效果應該就會越好。”
安慰劑效應一般和兩種條件直接相關，一種是“預期”，另一種則是“條件化”。兩者可以相互調節，相互作用。孫立恩已經提前為林強規劃了預期，“一針下去，藥到病除”。同時以條件化的手段增強了這一預期。接下來，就是見真章的時候了。
林強坐在診室裏，有些局促不安。自己的老婆就坐在離自己不遠的地方，但似乎渾身上下都散發著“別和我說話”的警告。他幾次想要說話，但最後還是放棄了這個念頭，轉而焦急的盯著診室的門。
“林強是吧？”全副武裝的護士小姐姐拎著一個塑膠減震箱走了進來，一看到同樣在房間裏的林夫人，有些摸不準道，“您是家屬？”
“是的。”林夫人點了點頭，站起身來對護士小姐姐道，“我在外麵等吧。”說完話，她就自己往門外走去。完全沒有等護士姐姐迴話。
林強有些焦慮的看了一眼妻子的背影，但他的注意力很快就被護士小姐姐手裏的箱子吸引了過去。
“這是給你用的特效藥。”護士姐姐不露痕跡的調整了一下自己手上的箱子，並且放在桌麵上將其打開——一隻閃著金屬光澤的銀白色注射器出現在了林強麵前，並且介紹道，“因為這種藥有輻射性，而且會對光有反應，所以必須用特製的這種金屬注射器注射。”她一邊給林強的胳膊上做著消毒，一邊問道，“醫生跟你說了這種藥的生效流程了沒有？”
“沒有。”林強有些緊張的搖著頭，“他們隻說這個藥生效特別快。”
“這倒是沒錯。不過這個藥對某些人是不生效的。”護士繼續按照預定的台詞，“等會打完了針，大概十五到二十分鍾之後你去一下洗手間看看尿液就行了。如果生效的話，尿液會變成藍色的。如果沒有變色，那就是沒有生效，就得趕緊跟醫生說了知道麽？”
嚴格來說，林強是老東西第一次進行實際操作實驗的對象。雖然組內的研究員們對於是否有必要第一次實驗就把老東西應用在這種疑難雜症上有些意見不太統一，但既然已經決定了，那大家還是希望全力以赴，盡量為老東西搜集到更多的資料。
資料越多，老東西能做出的診斷理論上就會越精確。
要想知道他們的ai算法設計到底有沒有問題，光憑提前得出答案的那些病例報告肯定是不夠的——在人工總結記錄病例的時候，人們總是會不自覺地去除一些不夠“直接”的數據，以保證報告本身的簡單易讀。
而這些用來保證其他人閱讀順暢的處理方法，事實上給老東西省了不少麻煩——人體症狀表現實在是太多了點，能否排除這些多餘變量，準確找到病因，這才是老東西目前需要麵臨的最大考驗。
而讓這群實驗人員感覺抓狂的是，哪怕他們盡心盡力，想盡一切辦法給老東西搞來了所有的資料，他們卻不能馬上驗證老東西的計算是否正確——沒有人知道林強到底得了什麽病，就連吳友謙院長和三軍醫大的專家們得出的診斷結論也有著相當的模糊空間。
ai設計人員和運行管理人員不是醫生，他們是標準的理科生。計算結果要麽是明確的a或者b，要麽是在某些明確範圍內有多個結果。結果現在可好，計算出來的答案和標準答案對不上。要是完全對不上也就算了，那至少有個明確的“你們做錯了，需要重新檢查流程”的信號。有明確的結果，但是參考答案卻模糊不清——這還怎麽做參考？
吳友謙看著麵前一臉急色的眾多運營人員，渾不在意的擺了擺手，“看看你們這個樣子，太沒城府了。”他笑眯眯的喝了一口茶水，“醫生在臨床上遇到診斷不明的患者，也要用些手段排除一下才行。你們這就像是要求醫生第一個念頭就得正中靶心，找到疾病問題一樣。別說他孫立恩了，你找哪個醫生來都做不到。老東西這才修正了一年不到，正確率不是已經快趕上他了？”
“孫醫生的誤診率太低了，要不是每個診斷都有視頻作證，我肯定要懷疑他是做了弊的。”帶頭的實驗員員擦了一把臉上的汗，“他的平均誤診率還不到18%，急診相關的診斷誤診率才10%左右。老東西現在的平均誤診率在25%。要不是孫醫生婦科和產科誤診率比較高，那可真就成了妖怪了。”
“老東西的設計方向就是‘醫生臨床診斷的參考’，它一開始的設計就不是為了代替醫生。”吳友謙看著麵前神色不一的研究員們，笑眯眯的解釋道，“我能理解你們這個想要把自己的成果完善到盡善盡美地步的想法，但是搞科研也要尊重客觀事實——無論你們怎麽努力，治療和診斷這始終是醫生的專業工作。想要替代他們是不可能的，能夠把一個它做成一個好用的，可以依賴的工具，這就是你們現階段的工作。”
誤診率這個話題雖然很多從業人員都不願提起，但必須承認的是，國內外的醫療活動中，誤診現象普遍存在。拋去需要被轉交司法部門處理的故意誤診不談，醫生們平均的誤診率大約在30%左右。這些誤診可能是由於疾病的不同表現特征，不典型表現，或者醫生們經驗不足，甚至患者隱瞞病史，導致診斷依據信息出錯等等。
而在中國，導致醫生們誤診的除了以上原因之外，工作壓力和疲勞所占比例也非常巨大。孫立恩能夠達到18%的平均誤診率，其主要原因並不是因為本身能力多麽出眾，而是因為每日處理的病例有限，而且在不直接接觸患者的前提下，他能夠花更多時間，更多精力在每一個個案中。並且幾乎可以不受限製的對每一個病例進行任何他想做的檢查，完全不用考慮患者家屬是否能夠承擔的起檢查費用，或者他們願不願意配合。
孫立恩的情況屬於特例，毫不誇張的說，在實驗樓的“第九診室”中，孫立恩絕對是全國乃至全世界裏過的最滋潤的醫生。而現實情況卻和這種理想狀況天差地別。
項目組會提出ai診斷的目的也在於此，如果能夠通過一套基於雲服務的ai算法，給醫生們提供一個不會有任何怨言，也不會因為疲勞和工作壓力出現失誤的“第二意見”，那麽必然能夠顯著降低誤診率。
然而目前看來，老東西似乎還有很長的路要走。
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“就這兩個文件簽字是麽？”第二天早上，孫立恩在醫院裏接到了林夫人的電話。四院並沒有精神病科，因此在和孫立恩見麵簽完了實驗組的相應許可和通知後，吳友謙帶著人直接把孫立恩和林夫人，以及林強接到了寧遠醫學院附屬醫院。這裏有精神病科，可以接診被初步診斷為“慢性疲勞綜合症”的林強。
林夫人和孫立恩一起去收費窗掛了精神病科的號，從掛號到交錢，整個過程從頭到尾都避著林強。為了防止中間出點差錯，就連掛號的項目都寫的是“特需門診”。
“你最近確實覺得身體很不舒服，有肌肉疼痛……”負責接診的醫生是吳友謙頭天晚上就叮嚀了幾百次的精神科副主任。作為一家醫學院直接附屬的大型三甲醫院副主任，梅主任本來應該是很有排場的那種。隻可惜吳友謙在梅主任上學的那年就已經是院長了，師長有命，學生實在不敢炸刺兒。梅主任隻能老老實實的隱瞞了自己的真實身份，直接開始診斷。重新問診了一遍之後，他借口“需要最後會診”，讓林強先去吃個早飯，自己則去了吳友謙和孫立恩待機的房間。
梅主任摘了口罩，對兩人道，“診斷成慢性疲勞綜合征沒有問題，如果沒有cd4細胞絕對計數下降的話，其實我更傾向於群體性癔病。”
“那就是說，可以治療了是吧？”吳友謙點了點頭，他看了一眼表，“那咱們就趁熱打鐵，趕緊把這個問題處理掉。”
“用靛胭脂注射液來當安慰劑，這個想法確實很有創意。”梅主任對於這個治療方案倒是非常感興趣，並且對治療細節提出了自己的看法，“普通的注射器是透明的，靛胭脂注射液那個顏色就和染色了的尿液一樣。我建議去口腔科借個金屬注射器過來，把觀察窗用黑色膠帶一貼，神仙都看不出來這是啥。”
“還可以請注射的護士姐姐穿一下ct室裏的鉛服。”開頭腦風暴式的分享會就這一點好，孫立恩靈機一動，提出了自己的建議，“反正看起來越嚴肅，安慰劑的治療效果應該就會越好。”
安慰劑效應一般和兩種條件直接相關，一種是“預期”，另一種則是“條件化”。兩者可以相互調節，相互作用。孫立恩已經提前為林強規劃了預期，“一針下去，藥到病除”。同時以條件化的手段增強了這一預期。接下來，就是見真章的時候了。
林強坐在診室裏，有些局促不安。自己的老婆就坐在離自己不遠的地方，但似乎渾身上下都散發著“別和我說話”的警告。他幾次想要說話，但最後還是放棄了這個念頭，轉而焦急的盯著診室的門。
“林強是吧？”全副武裝的護士小姐姐拎著一個塑膠減震箱走了進來，一看到同樣在房間裏的林夫人，有些摸不準道，“您是家屬？”
“是的。”林夫人點了點頭，站起身來對護士小姐姐道，“我在外麵等吧。”說完話，她就自己往門外走去。完全沒有等護士姐姐迴話。
林強有些焦慮的看了一眼妻子的背影，但他的注意力很快就被護士小姐姐手裏的箱子吸引了過去。
“這是給你用的特效藥。”護士姐姐不露痕跡的調整了一下自己手上的箱子，並且放在桌麵上將其打開——一隻閃著金屬光澤的銀白色注射器出現在了林強麵前，並且介紹道，“因為這種藥有輻射性，而且會對光有反應，所以必須用特製的這種金屬注射器注射。”她一邊給林強的胳膊上做著消毒，一邊問道，“醫生跟你說了這種藥的生效流程了沒有？”
“沒有。”林強有些緊張的搖著頭，“他們隻說這個藥生效特別快。”
“這倒是沒錯。不過這個藥對某些人是不生效的。”護士繼續按照預定的台詞，“等會打完了針，大概十五到二十分鍾之後你去一下洗手間看看尿液就行了。如果生效的話，尿液會變成藍色的。如果沒有變色，那就是沒有生效，就得趕緊跟醫生說了知道麽？”