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分卷阅读44（第2页）

因为理念实在不合，邵总罢免掉了钱纳ceo的职位，由我接管思恒医疗一切事务……然后因为工作变了，上月忙得脚不沾地。”

易均有着显而易见的惊讶，说：“原来还有这种事情。”

“是呢。”

“创业实在太辛苦了，”

易均看看，“还行，没瘦。

注意自己身体，不要压力太大。

一样一样地来，总能都做完的。”

“我明白，谢谢学长。”

阮思澄觉得，易均真是让人舒服，与某毒舌完全不同。

“要有事儿没人商量，可以打我电话。

我虽然在高校工作，毕竟虚长几岁。”

“嗯嗯，谢谢学长，我还真的不会客气！”

“当然不要客气，”

易均又问：“现在一切都还不错？”

“nope……”

阮思澄也有些沮丧，“邵总给了八家医院联系方式，已经问过一半，只有云京儿童医院愿意合作。

我招了个市场经理，在网络上打打名气，搞点营销，再试试看。

我希望谈下尽可能多的医院，接触尽可能多的数据，将不同省市医院、不同型号仪器检查出的结果按照平均值、中位数、标准偏差、分布情况等等进行归一化、标准化，这样才准！

另外，贝恒挑起‘胸部急诊’的大梁了，想要通过弱磁探测心脏活动，也是不顺。”

ai医疗领域数据是大问题。

而在中国，电子管理的程度低、手写病历不够规范甚至难懂、医院以及科系之间互不相连导致收集来的信息无法统一、缺乏对于离院患者的回访等问题使得情况更加复杂。

科技领域总是存在蝴蝶效应，一关没有跟上，环环都有困难。

思恒医疗要花时间整理信息，再用它的方式，将数据中由于医院标准不同还有测量仪器品牌、型号不同而引起的偏差统统调整过来。

这就需要大量病历，还得来自不同地方。

某患者可能在a医院用a仪器测白细胞是6200，到b医院用b仪器测白细胞就是5800，绝对不能一股脑地输入电脑训练ai。

而未来的“ai急诊”

落地以后，每次也会先较正数据再进行诊断。

“可惜，”

易均苦笑，“我实验室也并没有振奋人心的好消息。

对肠梗阻的影像识别，我们已经做了121层神经网络，还没弄完。”

“哦哦，不急……这个东西就是很难。

您可千万别那么说，肯花时间就已经给思恒医疗帮大忙了，我们全都学到很多。

没有别的团队能做的更好了，最后一定会有结果。”

两人聊了许久，阮思澄将大概情况都了解了，看看已是6点，站起身子，把大纸袋交给对方：“学长，这是思恒医疗买的端午礼物，便宜，只是想表达下对大家的感谢。”

易均接了，拿出茶叶看看：“费心了，我会转给几个学生。”

“没有没有，没花时间。”