仪采集的压力波形数据，全部导入我们课题组自主开发的中医临床循证大模型。”
楚凌的手指在平板上滑动，运算过程在大屏幕上实时展开。
数据流瀑布般下泻。
“系统抓取全网520万份有效系统性红斑狼疮中医病案数据库，通过贝叶斯后验概率算法进行多维度比对。”
“排除风湿热痹，概率仅12%。”
“排除湿热蕴结，概率8%。”
“排除肝肾阴虚，概率15%。”
“锁定目标证型。”
屏幕上弹出一个红框高亮的结果。
【阴虚毒伏证，后验概率：94.7%】
【SLE临床分型：Non-criterialupus，发病率0.3%】
楚凌抬起头，目光扫过全场。
“阴虚毒伏，这是系统性红斑狼疮中发病率仅0.3%的罕见变异型。患者不出现蝶形红斑，不出现典型的光敏感，抗核抗体滴度处于灰区，这些非典型表现叠加在一起，构成了人类临床经验的认知盲区。”
“三位专家都是好大夫，但人脑在处理五百万量级的病案数据时，存在不可避免的认知疲劳和经验偏差。”
PPT翻页。
AI重组方剂出现在屏幕上。
青蒿鳖甲汤加减。
青蒿12克，鳖甲先煎30克，生地15克，知母10克，丹皮10克，白花蛇舌草20克，半枝莲15克。
每味药的剂量后面跟着一个括号，括号里是AI模型给出的置信区间。
“AI给出的预测有效率：91%。”
“实际服药结果。”
楚凌点击最后一页。
治疗前后对比表。
七天后：体温恢复正常，关节肿痛消退。
十四天后：肝功能全部恢复正常。
二十八天后：抗dsDNA抗体转阴。
“实际有效率，100%。”
楚凌关掉平板，直起身。
“人类临床经验存在认知盲区和疲劳偏差。”
“但机器不会。”
“AI大数据能够纠正经验误诊，量化不确定性，将中医辨证从主观经验提升到客观循证。”
他的目光掠过评委席，最后落在孙老的方向。
“这才是中医标准化、现代化的未来。”
报告厅沉默了整整五秒。
然后，前排医大附院的选手率先鼓掌。
掌声从左侧蔓延开来。
年轻一代的医生拍得尤其用力。
后排的地市级医师面面相觑，有人鼓掌，有人没动，表
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