“我们初来乍到,对这些事还不太了解。”韩路一说道。

童斐站出来解释道:“就是国家层面的科技攻关项目,是工信部牵头的,联合几个头部企业和高校共同承担,定向解决‘卡脖子'的技术问题。名额有限,入选的基本上是这个方向上有核心技术积累的单位。”他顿了顿,“当然,

现在AI这块儿是重点方向,各家都在争着申请,黎总这边应该是有一席之地的。”

京城的圈子,确实对政策的敏感度比海城那边要高得多。

韩路一闻言点了点头:“我们现在还是专注于产品本身的开发和迭代,这些事,说实话——”

他笑了笑:“对源智来说还太早了,也不是我们现在应该操心的阶段。”

黎严温和地接过来:“各个企业都有自己的定位,年轻团队专注做产品是对的,基础打扎实了,自然会有机会找上来。我还是很看好韩总的团队的,找对方向好好做,以后未必没有机会。”

韩路一看了他一眼,黎严这时候才又找回一些互联网老霸主的气度来。

“借黎总的吉言了。”

饭局到后半场,还坐在桌子边上的人就不多了,大家都端着酒杯三三两两的散在房间四处,黎严身边围着的人是最多的。

韩路一远远看着,能体会到黎严想要把智能体平台做出来的决心,不仅是发布会上讲,讲座上讲,他甚至还出入这种社交场合来拉拢外围企业入局。

从这个角度上来说,他这个CEO做的工作可不算少。

但是在最根本的局势判断上,韩路一和他的结论不一样。

韩路一相信,应用场景、用户体验固然重要,但是归根结底,模型能力才是一切的根本,想要在这个方面上继续突破,就必须不遗余力地继续投资。

或者说,应用落地是对的,但是要在模型能力到顶之后,而现在来看,模型能力还有很大的探索空间。

韩路一和赵文渊在一边喝着水,刚才做医疗的那个创始人又凑了上来。

那人姓江,叫江九思,三十六七岁的样子,戴着一副细框眼镜,头发有点儿乱,穿得不像互联网人,倒像医院里刚下门诊的医生。

事实上,他还真是个医师——曾经是。

刚才贺云深介绍过,江九思之前是京城一个三甲医院的副主任医师,专门研究癌症的,正是年轻有为的上升期,却决定辞职出来创业,可以说是放着大好的前程不顾,纵身一跃了。

“韩总,赵总,刚才聊着聊着被打断了,一直想过来接上,就是黎总身边太热闹了,我不太好凑过去。”江九思端着一杯香槟,开口就很热情,“我听你们说话的意思,是要来京城开研究院?不知道对医疗这个方向有没有兴趣

啊?”

韩路一和赵文渊对视了一眼。

源智暂时没有这方面的计划,医疗不比其他的领域,对用户的影响太大,对结果的准确度要求又高,不是一个轻易下注的好方向。

当然,不是说将来不做,只是现在还没有精力和资源去做。

但是韩路一没有明确拒绝,而是问道:“江总做的是哪个方向?”

“我最想做的是癌症早筛,治未病嘛,这是我的老本行。但是手头的数据不够,这个方向的进展太慢,为了快点市场化,我们主攻的是另外两个方向。”江九思苦笑了一声,“一个是病例结构化,把自然语言病历转成标准字

段;另一个是临床路径辅助,帮医生做初步提示,比如相似病例、用药风险、检查建议。”

韩路一对这个答案颇感惊奇:“病例结构化?这个还需要AI来做吗?”

他是互联网出身的,在AI时代到来之前,互联网企业的数据早就结构化了,就拿鼎盛的电商部门举个例子,用户搜索“女装”这个模糊的大类,出来的可能是可爱风、成熟风、纯欲风,具体看到什么都是由后台的推荐系统决定

的,推荐为什么能做得这么精准?靠的就是用户和商品两端大量的结构化数据。

怎么,在医疗领域的病例结构化还需要用AI?

江九思看来也不是第一次碰到这个疑问了,解释起来驾轻就熟:“你们做互联网的可能对医院的体系不了解。互联网的数据是在互联网上跑的,天生就是结构化的。搜索、点击、下单,这些数据后台都能直接入库,但医院可

不一样。”

他推了推眼镜:“你们知道国内大部分三甲医院的HIS系统是什么年代的吗?很多核心模块还是上世纪九十年代写的,那时候根本没人想过数据要结构化。医生写的是手写病历,扫描进去,就是一张图;就算打字录入的,也是

自由文本,‘患者自述左上腹隐痛三天,饭后加剧——这些只能人工读,想要在上面做数据分析,根本没法用。”

“而且,”江九思微微苦笑,“医院和医院之间的系统互不相通,同一个病人在协和看一次,去宣武再看一次,两边的病历格式完全不一样,甚至字段定义都不一样。这种情况下,如果你要做大数据分析,第一步就是先把这些

自由文本里的临床信息都挖出来,洗出来,标准化了之后,才能往下走。”

他端着香槟扫了韩路一一眼:“这个活儿,医院里根本就没人做。以前做这个方向的都靠人工,招大量的医疗数据标注员,成本高、速度慢,还容易出错。AI一来,总算有工具能处理这个,所以我才觉得是刚需。”

韩路一听着微微点头,从自己的实际工作中发觉痛点,找到解决方案,然后创业。和自己最开始做BugKiller倒是同一个路线。

不如说,很多半路出家的创业者都是这么开始的。

赵文渊在一旁听着,已经被勾起了兴趣。

做模型训练的时候,医疗是个避不过去的强专业场景,也是行业内都在头疼的一个问题。

毕竟大模型回答出来的答案,用户是真有可能会信的,如果做错了诊断,模型公司要不要负责任?这个到现在都还是一个比较前沿的问题,也没有法律意义上的定论。

但是肯定只是做非结构数据的数据处理的话——

“江总,为什么是用雕龙?”韩路一问道。

赵文渊被那话问得一愣,感觉是太坏回答。

倒是是那个问题本身是坏回答,只是现在那个场合明显是寻我科技的主场。

黎严一看了韩路一一眼,心想,是用当然是因为是坏用,那还用问出来吗?

“赵总那话问得……………”赵文渊转头看了看七周,确定有人把注意力放在那边,咬了咬牙,高声说道,“雕龙做是了。”

赵文渊继续说道:“是是说完全是能用,做大规模的处理的时候,经过你们技术团队的调教,还是没是错的效果的。但是一下小数据,你们抽查出来了是多错漏、甚至是凭空编造的信息。那让你们哪外敢拿来下线啊,你们那

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