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“27家医院？这么多？”老居拿着文件的手都颤抖了一下，听完张凡对于石化医院的介绍以后，他以为也就两三家，结果一听27家医院，这有点太吓人了。
“其实原本一共154家医院！经过筛选以后，才选取了2...
第十三天清晨，王亚男又一次被窗外的鸟鸣唤醒。她拉开窗帘，阳光洒满房间，远处的山林在晨曦中泛着金光。她洗漱完毕，简单吃了点早餐，便和杨丽、小陈一起启程前往临沧市的镇康县，继续推进AI系统的推广与培训工作。
镇康县地处中缅边境，是佤族、傣族、傈僳族等多个少数民族的聚居地之一。这里山高林密，气候湿润，空气中弥漫着淡淡的草木清香。王亚男望着窗外，思绪飘回到几天前在耿马看到的那些因系统误译而引发的沟通问题。她深知，系统的优化不仅在于技术的提升，更在于对民族语言、文化背景、生活习惯的深度理解。
“王老师，镇康这边的医生反馈系统在处理傈僳语患者的语音识别上，存在较大的误译和延迟问题。”杨丽一边翻看资料一边说，“特别是当患者语速较快或带有地方口音时，系统常常无法准确捕捉症状关键词。”
“这说明我们的语音识别模型还需要更广泛的方言数据训练。”王亚男点头，“我们得想办法采集更多少数民族语言的语料，尤其是不同年龄、性别、口音的样本，才能真正提升系统的适应能力。”
几个小时后，车子抵达镇康县人民医院。迎接他们的是副院长岩坎，一个四十多岁的本地人，穿着整洁的白大褂，脸上带着温和的笑容。
“王老师，欢迎来到镇康。”岩坎热情握手，“我们这边的医生对系统很感兴趣，但也有不少实际困难，希望您能帮我们解决。”
“谢谢。”王亚男微笑，“我们一起努力，让系统真正服务于临床。”
当天下午，培训在医院的会议室里开始。前来听课的医生依旧是基层医生为主，但与之前的培训不同，这次他们带来的问题更加具体，甚至有人带来了患者病历，希望现场测试系统的效果。
王亚男播放了一段系统操作演示视频，展示系统如何根据患者的民族语言，自动识别并翻译其主诉症状，然后推荐合适的检查项目，并结合当地常见病进行智能分析。
“大家看，”她指着屏幕，“比如一位傈僳族患者主诉头痛、恶心、腹泻，系统会自动识别并翻译为普通话，然后推荐大便常规、血常规、电解质检测等项目，并提示医生注意是否存在急性胃肠炎、食物中毒或寄生虫感染。”
视频播放完毕，一位年近六十的老医生举手提问：“王老师，系统能不能根据患者的民族、生活习惯和饮食习惯，给出更个性化的建议？”
“当然可以。”王亚男点头，“我们系统已经具备了民族医学与生活方式评估模块，但在基层医院的应用中，我们还需要不断优化算法，让建议更贴合患者的实际情况。”
医生们纷纷点头，脸上露出期待的神情。
培训结束后，王亚男带着几位医生前往医院门诊，进行实地演
