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这会儿方言正在给崔静怡回复情况。
“六个人五个通过，我本来以为你只通过一个人呢！”崔静怡听到方言的汇报，一时间也有些错愕。
在她的理解里，方言应该是要求相当高的。
结果没想到这通过率...
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。
北美审批的联合验证阶段虽然取得了初步进展，但实际操作远比想象中复杂。美方专家对中医AI系统的“辨证逻辑”始终抱有怀疑，尤其是在数据透明度和模型可解释性方面，提出了大量技术性挑战。
“他们不是不懂中医，而是不想让中医体系绕过他们的监管框架。”艾米丽?陈在一次电话会议中直言不讳，“FDA的新任负责人是典型的‘证据派’，他要求所有的医疗决策必须有可量化的、可重复的数据支撑。而你们的系统，太‘主观’了。”
“但我们已经在欧洲、亚洲完成了大量临床试验，数据也通过了多国监管机构的审核。”李然在视频会议中语气坚定，“为什么到了美国，这些数据就不被认可？”
“因为美国的监管体系是全球最严的。”艾米丽解释道，“他们不是不认可你们的数据，而是要你们的数据符合他们的标准。换句话说，你们的临床试验设计，必须符合FDA的‘黄金标准’。”
“那就重新设计。”方言冷静地说，“我们可以调整临床试验方案，按照FDA的要求重新采集数据。但前提是，他们必须接受中医AI作为辅助诊疗工具，而不是替代医生的诊断系统。”
“这个提议，我可以帮忙传递。”艾米丽点头，“但你们要准备好接受更严格的审查。”
接下来的几个月，中方团队与耶鲁大学医学院的专家展开深度合作，重新设计了一套符合FDA标准的临床试验方案。试验将中医AI系统嵌入到实际诊疗流程中，由注册中医师主导，AI系统提供辅助建议，并记录医生的最终决策与患者的康复情况。
“这不是单纯的AI测试，而是一场中医诊疗模式的现代化实验。”李然在一次内部会议上说道，“我们要证明，中医AI不是在削弱医生的判断力，而是在增强医生的诊疗能力。”
与此同时，东南亚的本地化工作也进入了关键阶段。
泰国清迈的试点诊所反馈，系统在湿热环境下对“湿热证”的识别准确率提升了15%。但在某些细分证型上，如“湿热夹风”“湿热化火”等，系统仍然存在误判。
“这说明我们的模型还不够成熟。”方言在技术会议上指出，“中医AI必须学会识别不同地域的体质特征，而不仅仅是基于中国人的数据。”
“我们已经在泰国、马来西亚、印尼设立了新的数据采集点。”技术团队负责人汇报，“并且与当地大学合作，培训本地医生参与模型优化。”
“很好。”方言点头，“我们要让中医AI真正理解东南亚的气候、饮食、生活习惯，而不是简单地翻译中医术语。”
为了进一步提升系统的本地适应能力，中方团队决定在泰国建立首个“中医AI东南亚研究中心”，由中泰两国的专家联合运营。
“这是一个里程碑。”李然在签约仪式上说道，“这不仅意味着中医AI在东南亚的落地，更意味着中医AI的全球化战略进入了新阶段。”
而在国内，“中医AI乡村医疗计划”也取得了实质性进展。
五万个乡村诊所的系统升级已完成，十万名基层医生的培训也接近尾声。但方言和李然都知道，技术的推广只是第一步，真正的挑战在于如何让医生们真正掌握并信任这套系统。
为此，他们启动了“AI中医导师”计划，邀请全国知名老中医组成导师团，深入各地乡村，一边培训医生，一边收集临床数据，优化系统。
“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。”
