第6章 醫療智慧的拼圖(第2/4 頁)

還必須整合來自不同醫療裝置和系統的資料，進行動態最佳化。”

博凱點了點頭，目光落在面前的全息螢幕上。幾篇最新的論文標題逐一閃過，逐漸為他勾勒出一個潛在的解決方案。他的手指輕輕滑動螢幕，瀏覽這些論文的摘要，試圖尋找突破現狀的靈感。

“這些論文正好針對我們目前遇到的瓶頸。”娜娜解釋道，“dr li wei和dr eily zhang在最近的研究中探討了‘量子感知處理器’與深度學習網路相結合的神經修復架構。他們的模型能夠實時重構神經網路，並透過量子計算加速複雜生物訊號的動態分析，極大提高了修復路徑的精準性。”螢幕上閃過一篇論文的標題——antu deep learng for real-ti neural pathway renstruction plex dical environnts（《複雜醫療環境中基於量子深度學習的實時神經通路重建》，發表在《advanced dical putg journal》）。

小主，這個章節後面還有哦，，後面更精彩！

“還有這篇。”博凱低聲道，眼睛緊鎖著螢幕上的另一篇論文——ai-driven ultiodal tegration for enhanced neuro-reneration: bridgg biodical devices and patient data（《基於ai驅動的多模態整合在神經再生中的應用：連線生物醫學裝置與患者資料》，發表在《journal of neural engeerg》），由dr helen roberts和dr kunal sgh撰寫。他繼續說道：“這篇論文探討了透過多模態ai系統整合不同醫療裝置資料，解決裝置之間互通性差的問題。”

娜娜的聲音依舊平靜：“正如你所見，醫院的各類裝置和系統各自為戰。his雖然升級到了智慧水平，但無法有效協調不同裝置的資料。不同廠商之間的保密策略進一步阻礙了資料共享與裝置協作。即使單一系統表現出色，但整體缺乏協同的治療方案始終是患者康復的巨大障礙。”

博凱心中頓時清晰起來。他看向另一篇標題為adaptive ai systes for ulti-device ordation nanodical applications（《奈米醫療應用中多裝置協調的自適應ai系統》，發表在《nano dice and robotics review》）的論文，作者dr anil kuar和dr i l提出了透過ai系統整合多裝置執行，自動調整奈米裝置的操作方式，以提高治療效率的概念。

他又掃過了最後一篇關於腦機介面技術的論文——bra-ache terfaces: real-ti neuropsticity odution for rapid rehabilitation（《腦機介面：實時神經可塑性調節與快速康復》，發表在《frontiers neural engeerg》），由dr ar silva和dr ura keats撰寫。“這篇論文提到腦機介面技術可以透過與中樞神經系統的實時互動，加快神經網路的重建，或許可以為王偉提供個性化的治療方案。”

娜娜補充道：“這些新技術的結合能夠幫助你打造一個更加智慧化、統一的醫療ai系統，實時調整不同裝置的操作，最佳化奈米機器人在複雜神經修復中的表現。”

博凱的心跳加快。他知道，理論上這些論文提供了可能的解決方案，但具體實施還需要大量工作。這一刻，他意識到這並非他和娜娜可以單獨完成的任務。