接着在电子病历上写道“转手足外科！”

张三凌乱了，感情白忙活了？

还得去手足外科重新挂号，重新检查？

张三不想白跑，当即问道：“医生，我尿酸有点高，非布司他吃多久停药啊？”

“你尿酸多高？”

“540！”

“540，谁让你吃非布司他的？”

“我们当地的医生。”

年轻主任沉默了一会，道：“先把药停了。”

“？？？”张三懵了：“医生，和这个有关系？”

医生道：“是不是越吃疼的越厉害？”

“好像是有点。”

“那就是了，先停药看看。这样，你也先别挂手足外科了，先停药看看，半个月后再来复查。”

“好。”

张三蒙圈地离开医院，又住了一宿，买了回家的票。

前前后后花了近三千，最后也没整出个结果，只能等半个月后再说。

但半个月后，还来吗？

张三犹豫了。

类似的看病过程，发生在全国很多地方，很多大医院。

当地人还好，成本低，请假就是。

但外地患者，可就费时费力费钱了。

更主要的，误诊，漏诊，无法确诊，都有可能。

而这个过程，若是用成熟的ai大模型来处理，会直接根据指南和患者状况，进行分析，分析出各种疾病的可能性，会第一时间排除通风误诊问题，然后开一系列检查。

这样患者在当地就可以做，根据检查结果，排除风湿性关节炎，强直，ai大模型给出后续诊断。

这样效率更高，患者成本也更低，只需要去当地医院或者检验中心抽血拍片，两个小时搞定，就抵得上张三一周的奔波。

只需要花400，就抵得过张三3000的花销。

这便是ai医疗大模型存在的意义，完全不是人可以比的。

毕竟专家看病效率很低，门槛太高，难度很大，过程复杂，费时费力，单是抢号都是大问题。

而且900元的专家号，也是开单子检查、检验，也得靠检验数据诊断，出了结果还未必能抢上专家号复诊。

既然靠检验数据诊断，都是数据说话，那ai大模型不比专家更专家？

而且方便的多，成本也低得多，更节省时间精力。

至于普通医生，还不如专业成熟的ai大模型。

像是2023年，阿里达摩院的胰腺肿瘤ct训练中，在2万多人的真实病例回顾性试验中，发现了31例临床胰腺癌漏诊病变。

没错，临床漏诊的胰腺癌患者，ai训练中给查出来了，并且31例。

癌症最关键的就是时机，尽早查出来，尽早治疗，很大概率能治愈。

但漏诊了，耽误了，等到查出来，可能早期就成了中期，甚至晚期，那就晚了！

而且，阿里这只是不成熟的大模型，若是成熟的，那结果可想而知？

十年后，或许是ai医疗辅助医护，但20年后，那就是医护辅助ai医疗大模型了。

没错，到时候主力诊断的，就是ai大模型，医护人员成了帮手。

没办法，ai大模型比大多数医护人员都专业。

至于超越ai大模型的专家大手子，或许有，但是太少了，并且专家精力有限，接诊数量有限，绝大多数的病人根本挂不上他们的号！

可ai大模型就不同了，完全可以轻易而举地对患者进行全方位服务。

可以说，成熟的ai医疗大模型，在普通医护人员的辅助下，能媲美甚至超越99的专家。

这便是ai医疗大模型存在的意义！

其实看病和修车类似，现在修车，都是老师傅凭经验进行判断吗？

并不是，相反都是电脑诊断，通过电脑查出故障码，根据故障码锁定汽车故障位置，进行维修。

若是都凭经验，往往会导致检修了大半天，才发现检修错了，甚至把没问题的部位修出问题。

可能一天的时间，才能排查出真正的故障点位置。

而通过电脑诊断，几分钟就能查出故障点位置，很快就能修好。

同样，未来看病也是如此。

即便是专家，也不是全能型，一旦跨科室就会摸瞎，甚至误诊。想要不误诊，那就推到专业诊室，不管了。

像是900的风湿免疫科专家，检查完后，确定和风湿免疫无关，也不会下结论，大概率会让张三转到手足外科重新挂号，重新一系列新的检查……

至于多科室专家会诊，这就更难了。

只是挂一个专家的号都难如登天，更何况多位专家多科室会诊，这难度太大了。

而ai大模型就不一样，是全能的，只要训练到位，所有科室ai大模型都一清二楚。

一个