“大家都有過相關的看病或者檢查經曆，知道不管是胸片，ct，核磁共振，b超，心電圖，甚至一些體液檢測，都是一種非常快速的檢查技術。
不過除了像是b超，心電圖這種少數能夠馬上拿到檢查報告外，其它的大部分影像檢查和體液檢查都需要等待較長的時間才能出結果。有的時間比較短的可能等待半個小時一兩個小時，有的呢等待半天，還有的一兩天，甚至需要等待一周時間，這大大延誤的病情，浪費掉了非常寶貴診治時間。
之所以會出現這種情況，是因為這些檢查技術的檢查速度是很快，但需要醫生對於這些檢查所生成的影像畫麵進行仔細分析解讀，診斷，從而才能夠得出結論，生成檢查結果。因為整個分析解讀診斷過程全部都是由醫生人工完成的，所以任務量很大，效率也就比較慢了。即便是一名病人的診治時間是五分鐘，那麼十名病人，一百名，甚至更多的病人加起來，那需要的時間可就多了。”
“所以我們就在想這個針對於這些檢查影像畫麵的分析解讀診斷工作能不能交給人工智能來完成呢，這樣一來不就是剩下了很多時間嗎。
大家知道，在圖像識彆技術領域，我們一直走在行業的前沿。在我們看來，這項工作非常容易實現，因為本身我們就可以運用各大醫院所積攢下來的這些檢查影像畫麵數據資料進行學習訓練，這樣一來我們的這套醫學影像畫麵識彆診治係統就能夠不斷的學習成長，強大。
通過它強大的分析計算能力，可以發現很多醫生都很難發現判斷的病灶。從這方麵來說，它在這方麵的準確性精度是哪怕經驗在豐富的老醫師都無法比擬的。
而通過這套醫學影像畫麵識彆診治係統，患者們就可以最快速度獲得檢查結果，不需要漫長的等待過程。基本上可以實現檢查完檢查診斷結果同步生成，這是人工遠遠無法比擬的。
然後我們可以將這套醫學影像畫麵識彆診治係統並入到整個人工智能醫療診治係統中來，成為其中的一套子係統。
如此一來，患者可能隻需要十幾分鐘，就能夠完成整個門診的看病檢查診治過程。若是患者的病症無需住院，或者是其它介入治療，那麼這套人工智能醫療診治係統就會生成具體的診治處方單，並在病人的許可授權下，向藥物3d打印係統發送藥物打印訂單。
那邊的藥物3d打印係統在接到訂單後，隨即開始按照需求打印相關的治療藥物。等到患者從門診出來來到藥方的時候，藥物已經打印出來封裝好，等待患者取藥了。
若是患者病情危重，需要進一步診治或者住院的話，這套人工智能醫療診治係統會通知二線待命的醫生們，這樣他們就可以第一時間接手患者，進行後續相關的治療。或者是對對患者進行暫時的安置，聯係上級醫院派人前來接收。
整個診治過程，完全不需要人員參與。”
聽到吳浩的話，台下包括正在觀看直播的很多觀眾都紛紛露出了難以置信的神色，甚至很多懷疑之聲從各處冒了出來。