列出了病灶与周围血管的毗邻关系，以及是否存在侵犯迹象。甚至在报告末尾，附上了一行小字：
建议结合ca19-9血清肿瘤标志物检测及内镜超声引导下细针穿刺活检（eus-fna）进一步确认。
整个过程，四秒。
李明远的身体僵住了。
他盯着屏幕上那份报告，瞳孔微微收缩，嘴唇下意识地张开了一点。
因为那份分析的准确度和详尽程度，已经达到了一个有着十年以上丰富经验的影像科主任医师的水平。
而它，只花了四秒。
台下开始出现低沉的、压抑不住的议论声。
林宇没有急着展示第二个案例。他先问了李明远一个问题。
“李教授，在你们临床实践中，一个经验丰富的影像科医生，阅读这样一张ct、写出一份类似详细程度的报告，通常需要多长时间？”
李明远沉吟了一下，给出了一个专业的回答：“如果是常规阅片，大约十五到二十分钟。如果病灶复杂、需要多角度分析和鉴别诊断，可能要半小时甚至更长。”
“那一个影像科医生，一天能看多少份片子？”
“满负荷的话，大约一百到一百二十份。”
林宇点了点头，转向全场。
“各位听到了。一个人类影像科医生，满负荷一天能看一百多份ct。而且越到后面，因为视觉疲劳和注意力下降，漏诊率和误诊率会不可避免地升高。”
“那ai呢？”他轻轻拍了拍面前的笔记本电脑。
“如果给这套系统接入足够的算力，它一天可以处理多少份？”
（本章未完，请点击下一页继续阅读）第192章在座各位，有没有人教过ai看片子？(第2/2页)
他没有等别人回答，自己给出了答案。
“理论上，无上限。而且它永远不会疲劳。永远不会因为连续看了三百张片子就把一个早期肿瘤误判为良性囊肿。”
林宇继续展示了第二个案例。