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甘草
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林北一看，这ai的思路和我的思路是一样的，不过ai选用的是八珍汤，八珍汤是四君子汤加四物汤，四君子汤侧重补气，四物汤则侧重补血，八珍汤则正好是气血双补之剂。
也配有鸡血藤，丹参，川芎，桃仁，红花等活血化瘀和行气药。
同时也考虑到了需要疏肝解郁，因此用了柴胡和香附。
再用细辛，防风，蔓荆子温经散寒，针对头痛遇寒加重。
台下瞬间炸开了锅，也就是说灵枢ai的思路和林北的思路几乎是一模一样，而处方中的药竟然有六味药是一致的。
不过很快就安静了下来。
前排的老中医摘下老花镜，：“真没想到，时代变化的那么快……”
林北打趣道：“不过我觉得ai最多还是辅助诊疗，或者当年轻医生的“入门教程”
比较好，毕竟出了什么医疗事故，患者还能找我们的麻烦，要是ai搞出来的，还真不知道该找谁的麻烦呢。”
张言正目送患者离开，患者的家属还一个劲的吹嘘抗生素的效果，明明是中药的作用，那打一针抗生素跟安慰剂差不多……
不过好在已经出院了。
张言正看着旁边的小翠：“你在这发什么呆呢？病人看完了吗？病历写完了吗？”
小翠给了张言正一个白眼，扭头走了。
会毕。
林北和陆铭并肩走着，“我很好奇的一点，就是ai究竟是怎么开处方，怎么下诊断的，它的依据是什么？逻辑是怎么走的？”
陆铭说道：“呃……刚才不是讲了嘛，ai是数据驱动的，也就是说它的决策都是依据于数据，这个数据分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据就是具体的症状，体征等等，非结构化数据就是病历资料，它会去分析去解读，提炼其中游泳的信息，然后进行模式匹配和概率预测，比如某些症状体征会对应某个疾病，他们是相匹配的，相关症状出现的越多，那么这个疾病的概率就越大，ai就越会偏向以这个疾病做诊断。”
林北说道：“你说这些我听不懂，能不能通俗点。”
“通俗点，我举个例子吧，比如你给ai输入头晕，乏力，失眠，舌淡苔白，脉细弱，血红蛋白低于正常值。
那么ai会进行思考，舌淡苔白加脉细弱直接匹配到气血两虚，血红蛋白低于正常值直接匹配到贫血，气血两虚进一步匹配到归脾汤，贫血进一步匹配到铁剂。
诊断和处方就是这么出来的。
但如果只是单个症状的话，比如发热，那么上呼吸道感染，肺炎等等都有可能，但是上呼吸道感染的概率最大，因此ai也会偏向概率更大的结果。”
林北点点头：“嘶，刚才就试了我的一个医案，总感觉有点意犹未尽。”
陆铭说道：“那去整点更刺激的？”
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