手术方案设计也变得更加精確。
比如人工膝关节置换，將患者的標准ct三维重建数据上传，大模型立即给与最佳人工膝关节的设计方案，將方案传输给锐行医疗，那边的3d列印柔性生產线立即生產出人工膝关节，然后完成灭菌包装，正常情况下，患者72小时內可以使用上这种定製膝关节，而加急的话24小时內可以用上人工膝关节。
这可是完全个性化定製的人工膝关节，不是通用人工膝关节，这种效率在以前根本不敢想像。
现在这个连体姐妹的手术，如果要区分神经系统的分界线，要专门设计一个课题，没有两三年时间是不会研究出什么成果，现在有了人工智慧大模型，只要数据充分，可能几分钟就能有结果，而且比一个团队研究两三年的结果还要精確。
2024年的诺贝尔化学奖得主，一位是美国华盛顿大学科学家戴维·贝克，另两位是谷歌“深度思维”公司创始人、英国科学家德米斯·哈萨比斯和该公司美国科学家约翰·江珀。
他们一方面用计算软体构建出全新蛋白质结构，另一方面则基於胺基酸序列开发出名叫“阿尔法折迭2”的人工智慧（ai）模型，使用这种人工智慧技术实现对蛋白质复杂结构的预测。
在蛋白质的世界里，胺基酸连接成长链，折迭成复杂的三维空间结构，正是这种复杂多样的空间结构赋予蛋白质重要功能。
自20世纪70年代以来，生物学家一直致力於根据胺基酸序列预测蛋白质结构，也就是依据他们的一维结构预测它们的三维结构，但这是一项极其艰巨的研究任务。
胺基酸与胺基酸之间相互作用复杂，这样使胺基酸链形成了复杂的空间形状，使精准確定蛋白质三维空间结构难上加难。
ai模型“阿尔法折迭2”的推出，为解决这个问题提供了强大的武器。
以前在研究蛋白质的结构方面，以前传统的方法一个团队研究两三年才找到几个新蛋白质的结构，现在用人工智慧的方法，一两个小时可以找到几十种蛋白质的结构，这就是科技进步对工作效率的提高。
所以在未来，得人工智慧者得天下。
在医生办公室，有两台电脑是可以接入大模型的，所以医生传输数据非常方便，足不出户可以获得人工智慧大模型的帮助。
宋子墨和学生在传数据的时候，莫里斯就在这边上看著，他好奇地问道：“这样就可以了吗？”
作为患