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“以前我们总觉得，技术能解决一切。”李然在一次采访中说道，“但现在我们明白了，技术只是工具，真正的变革，来自于人。”
“中医AI的未来，不是取代医生，而是赋能医生。”方言在一次国际论坛上说道，“我们要做的，不是让医生失业，而是让医生更有能力、更有信心地服务患者。”
随着中医AI在全球的推广，越来越多的医生开始接受并依赖这套系统。而在国内，越来越多的乡村医生也开始利用AI系统，为村民提供更精准的中医诊疗服务。
夜色深沉，研究中心的灯光依旧明亮。方言站在露台上，望着远处的城市灯火，心中涌起一股难以言喻的激动。
他知道，中医AI的故事，才刚刚开始。而他们，正站在时代的风口，书写着属于这个时代的传奇。
北美审批的联合验证进入了最后阶段，FDA的审查团队对中医AI系统的临床数据进行了详细评估，并提出了最终反馈。
“数据质量良好，模型逻辑清晰。”FDA的审查报告中写道，“但系统的辨证判断仍存在一定的主观性，建议在正式审批前，进一步优化模型的可解释性，并增加第三方独立评估。”
“这是个好消息。”艾米丽在电话中告诉方言，“他们并没有否定你们的系统，而是提出了进一步优化的要求。”
“那我们就优化。”方言毫不犹豫地说，“我们可以邀请哈佛大学的团队参与模型的可解释性研究，并增加更多真实世界的临床案例。”
“这个提议，我可以帮忙推动。”艾米丽道，“但你们必须确保数据的透明度和模型的稳定性。”
与此同时，东南亚的本地化工作也取得了突破性进展。
泰国清迈的试点诊所数据显示，系统在湿热环境下对“湿热证”的识别准确率已提升至89%。而在“湿热夹风”“湿热化火”等细分证型的识别上，系统也表现出了良好的稳定性。
“这说明我们的模型已经具备了适应不同体质特征的能力。”李然在技术会议上说道，“接下来，我们要把这套经验复制到马来西亚、印尼、越南。”
“我们已经在吉隆坡设立了第二个本地化研究中心。”技术团队负责人汇报，“并且与马来西亚中医学院合作，培训本地医生使用系统。”
“很好。”方言点头，“我们要让中医AI真正成为东南亚医生的智能助手，而不是一个冷冰冰的技术工具。”
国内的“中医AI乡村医疗计划”也进入了深化阶段。
“我们已经在十个省份设立了‘中医AI基层应用研究中心’。”一位地方卫健委干部在汇报会上说道，“由省级中医院牵头，联合本地乡村医生，共同优化系统。”
“这是一个非常重要的模式。”李然道，“我们要让中医AI真正融入基层医疗体系，而不是作为一个‘附加品’。”
“我们正在开发一套‘AI中医导师’系统。”技术团队负责人补充道，“医生可以通过系统，实时与老中医进行远程会诊，并记录诊疗过程，用于模型优化。”
“这个功能非常好。”方言道，“我们要让中医AI不仅是一个工具，更是一个学习平台，帮助基层医生不断成长。”
夜色渐深，研究中心的灯光依旧明亮。方言站在露台上，望着远处的城市灯火，心中涌起一股难以言喻的激动。
他知道，中医AI的全球化之路，才刚刚开始。而他们，正站在时代的风口，书写着属于这个时代的传奇。
