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吳浩接過檔案，認真翻看著每一條反饋。“資料安全是底線，這個沒得商量。小東，你讓研發部聯合法務部，下週之前拿出一套資料加密方案，不僅要符合國內標準，還要對標歐盟的GDPR，畢竟咱們未來要做國際市場。

另外，‘可解釋性’的問題，別隻盯著技術拆解，能不能讓演算法學習醫生的診斷思路？比如張院長診斷心血管疾病，習慣先看心電圖，再結合血壓和病史，咱們就讓模型摹仿這個邏輯，診斷的時候同步輸出‘觀察指標-判斷依據-參考病例’的完整鏈條。”

鄒小東眼睛一亮：“這個思路可行！我之前跟清華的醫學影像團隊聊過，他們正在做‘醫生思維模擬’的研究，咱們可以跟他們聯合攻關。正好量子計算實驗室剛投入使用，算力足夠支撐這種複雜的模擬訓練。我明天就帶隊去清華，爭取一週內敲定合作細節。”

楊帆這時插話進來，他手裡拿著一份市場分析報告：“醫療AI的市場蛋糕很大，但競爭也激烈。國內已經有三十多家企業在做同類產品，咱們的優勢在於演算法準確率和多場景適配，但品牌認知度還不夠。我建議藉著跟協和醫院合作的契機，搞一場臨床成果釋出會，邀請國內頂尖的醫學專家和主流媒體參加，讓行業看到咱們的實力。”

“這個想法好，但要低調務實。”吳浩擺擺手，“別搞成商業炒作，重點展示臨床資料和醫生的實際使用反饋。可以邀請那五十個疑難病例的主治醫生來現場，讓他們親自講一講AI系統給診療工作帶來的改變。另外，釋出會後搞個閉門研討會，把各地醫院的負責人請過來，聽聽他們的真實需求，咱們的產品才能接地氣。”

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