第二百二十五章 AI制氧機（2/2）

而吳舟逗弄了孩子之後，就去了書房。

當天晚上，吳舟提前告知制氧機那邊的研發部門，他將於次日過去開會。

第二日一早，吳舟趕上最早的那班飛機。

不少人是以為吳舟在來看看下線的產品，看看質量這塊兒。

但真等到了會議室之後，吳舟的第一句話，卻是，現在的產品先暫停生產，吳舟有了新的產品升級想法。

4月上旬，愛英醫療的制氧機，最近都已經在生產了。

此話一出，公司銷售端這塊兒牴觸情緒最大。

「吳總，產品生產線都已經調試好了，已經生產了大批的制氧機，而且現在國際上制氧機的需求飆升，我們現在應該加大生產才是，就算是您有什麼新的想法，升級改造，那也可以同步進行的」

最近國際市場行情，制氧機的需求飆升，這些制氧機只要下線，幾乎不會有意外的，就能馬上銷售出去。

要是國外一波下去之後，也把這口罩給按下去了，那到時候再想有現在這樣好的銷售需求，可就沒那麼容易了。

當然還有一點就是，賣的越多，他們銷售部的業績才越高。

「這是我的決定。」吳舟淡淡說道。

「可是現在我們的產品性能，不論是制氧穩定性，噪音控制，空氣過濾等等方面，已經是可以達到國際一線水準了，至於外形這塊兒，甚至比絕大多數的國外產品都要好，已經很好了，吳總「銷售部據理力爭。

但這會兒的吳舟沒再搭理他，而是轉身面對公司的研發部成員。

「這是新產品的設計圖。」這個方案雖然是臨時起意，但卻非常符合吳舟所想，即便現在公司的這個制氧機，已經是能和行業頂級的制氧機掰一掰手腕了。但終歸到底，還是不能做到產品力的『更好』。

再加上，小餵這次使用的良好體驗，吳舟第一時間想到的就是，將公司這邊現在的產品，儘量的去和ai相結合。

特別是醫療領域產品。

而小餵也給出了2個『自薦理由』。

1：豐富的醫學數據，小餵汲取了300多份醫學期刊、250餘種教科書及近2700萬篇論文研究，同時還吸收了全球前100醫院的，部分內部醫療數據，訓練出來的『小餵醫生』，有著比全球最頂級的醫生都要豐富得多的多的醫學知識。

2，強悍學習能力，小餵這個強人工智慧，有著自學習和深度學習能力，通過連結至業界權威評審的研究以及臨床指南，它可以隨著時間的推移不斷吸收新的知識，構建最新的知識庫。

實際上，國際上已經是有類似的ai醫學影像分析系統，可以幫助醫生診斷肺癌、乳腺癌等疾病，準確率高達 95%以上，比之全球最頂級的醫生都要厲害得多。

這次口罩問題，阿里的達摩院根據口罩的臨床診斷研發了一套全新AI診斷技術，可以在20秒內準確地對疑似案例CT影像做出判讀，分析結果準確率達到96%，不論是診斷時間，還是診斷準確率都比之醫生要強得多。

等等，還有很多其他的例子

昨天幾乎和小餵驗證了數以百計的醫療領域的相關問題，小餵給出的建議，比之那些入駐網際網路平台的主任醫生，都要簡單明了清晰很多。

診斷這塊兒做得如此出色，如何將它和制氧機的相結合？

「新的制氧機將會添加傳感器，並將傳感器數據連接到一個數據採集設備上。而後根據系統內部集成的自動化診斷技術，可以根據患者的血氧飽和度、呼吸頻率等生命體徵，自動調節制氧機的吸氧量和吸氧時間，使患者得到更加精確和個性化的治療，當然這個功能可以有機械化的關閉按鈕，可以輕鬆關閉。」

「用戶界面有了進一步升級，相關監測數據會進行可視化顯示，AI算法的運行狀態顯示，以及患者病情和治療方案的展示和管理等功能，當然，很多後期付費功能還在完善當中，不會一次性全部進行應用。」

(本章完)