能大概理解一下原理。
但，也就只能在嘴上说一说。
菊花这边刚介绍完毕，胖子端着茶杯，肥手往会议桌上一搭，直接开始了。
可以说压根没给菊花厂技术大拿留半点情面，语气直白又犀利，全然不像外行插嘴，反倒比业内人还懂门道。
他瞥了一眼大屏幕上花花绿绿的模型图谱，嗤笑一声，直接开口：
“你们先别讲这些晦涩的模型术语，咱们就说实在的，临床手术不是做数学题，更不是套公式。
你们所谓的大数据手术预估，说白了，根基就不稳。你们拿的数据库，撑死了是各大医院公开的常规手术病例，要么是标准化的轻症患者，可临床上哪有那么多标准化病人？
这玩意就是一个数字化的教科书而已，甚至还没教科书严谨！
就说最简单的阑尾手术，普通人的阑尾手术好预估，可遇到异位阑尾、化脓穿孔伴腹膜炎、年纪大合并冠心病糖尿病的患者，你们的模型能算准吗？
这种模式你们怎么弄，给测评分？分数怎么均衡？”
胖子看了一眼张凡，张凡给胖子肯定的眼神。
肉乎乎的屁股扭了扭，他知道黑大爷撑腰了！
继续往前探了探身子：“你们用的逻辑回归、序列建模，全是基于共性数据，可手术最要命的就是个体差异。
同样的肺部结节手术，年轻人和老人耐受度天差地别，瘦弱者和肥胖者胸腔结构完全不一样，还有术中突发情况——血管畸形、粘连异常、临时出血，这些突发状况，你们的数据库里有多少真实案例？
绝大多数都是择期手术的平稳数据，急诊急救的疑难杂症数据少得可怜，这种大数据，只能叫筛选后的优质数据，不是临床真实的全量数据。
再说你们的模型精度，你们说能预估手术成功率、出血量、术后并发症，可你们的预估只停留在理论层面。
外科手术医生的手感、临场判断、应急处理，不是机器算出来的固定数值。
比如茶素医院的疑难骨科重建、心胸复杂手术，很多都是教科书上没有的特例，你们的模型里根本没有这类数据，怎么预估？
真要是靠你们这个系统指导手术，遇到特殊病例，轻则预估偏差，重则
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