但漏诊了，耽误了，等到查出来，可能早期就成了中期，甚至晚期，那就晚了！
而且，阿里这只是不成熟的大模型，若是成熟的，那结果可想而知？
十年后，或许是ai医疗辅助医护，但20年后，那就是医护辅助ai医疗大模型了。
没错，到时候主力诊断的，就是ai大模型，医护人员成了帮手。
没办法，ai大模型比大多数医护人员都专业。
至于超越ai大模型的专家大手子，或许有，但是太少了，并且专家精力有限，接诊数量有限，绝大多数的病人根本挂不上他们的号！
可ai大模型就不同了，完全可以轻易而举地对患者进行全方位服务。
可以说，成熟的ai医疗大模型，在普通医护人员的辅助下，能媲美甚至超越99%的专家。
这便是ai医疗大模型存在的意义！
其实看病和修车类似，现在修车，都是老师傅凭经验进行判断吗？
并不是，相反都是电脑诊断，通过电脑查出故障码，根据故障码锁定汽车故障位置，进行维修。
若是都凭经验，往往会导致检修了大半天，才发现检修错了，甚至把没问题的部位修出问题。
可能一天的时间，才能排查出真正的故障点位置。
而通过电脑诊断，几分钟就能查出故障点位置，很快就能修好。
同样，未来看病也是如此。
即便是专家，也不是全能型，一旦跨科室就会摸瞎，甚至误诊。想要不误诊，那就推到专业诊室，不管了。
像是900的风湿免疫科专家，检查完后，确定和风湿免疫无关，也不会下结论，大概率会让张三转到手足外科重新挂号，重新一系列新的检查
至于多科室专家会诊，这就更难了。
只是挂一个专家的号都难如登天，更何况多位专家多科室会诊，这难度太大了。
而ai大模型就不一样，是全能的，只要训练到位，所有科室ai大模型都一清二楚。
一个成熟的ai大模型，就相当于一个全能的全科室专家团队。
普通专家的诊断，是基于本科室的诊断。
而ai大模型诊断，是基于全科室所有病症的精确诊断。
根本没法比。
其实ai在精准创作方面，难度很大。
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