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娜娜的聲音帶着一絲思索，如同一位智者在思考着深奧的問題：“也許，我們可以考慮引入多模態學習。通過將不同類型的數據，如基因組信息、臨牀記錄、環境因素等整合在一起，創建一個更加全面的模型。這樣，AI可以從不同的角度去理解和分析患者的病情，甚至在面對未知因素時，仍能作出合理的推測。”
博凱點頭表示贊同，隨後他提出了一個新的想法：“除了多模態學習，我們還需要引入實時監測系統和新型POCT（Point-of-Care Testing）技術。通過這些系統，我們可以隨時監測那些經過基因編輯或植入人造器官的‘新人類’在不同環境下的生理反應。這樣一來，我們就能及時捕捉到他們與傳統人類之間的差異，進行分類總結，從而找出這些變異中的規律。”
娜娜接過話頭，繼續說道：“是的，實時監測系統能夠提供連續的數據流，而新型POCT設備則可以在現場快速檢測出患者的各項體徵變化。這些數據將成爲AI模型動態調整的基礎，幫助模型在面對複雜病例時，更加精準地調整預測路徑和治療方案。通過這些技術的結合，AI可以在短時間內識別出潛在的風險因素，並根據實時數據進行調整，確保治療方案的有效性。”
博凱的眼神中閃過一絲興奮，他微微前傾，進一步說道：“這也意味着，我們可以不斷優化AI模型，使其逐步具備預測未來變化的能力。例如，通過分析大量新人類的長期數據，我們或許能夠預見到未來基因變異的趨勢，從而提前制定應對策略。”
娜娜輕聲回應：“這確實是一個非常具有前瞻性的方向。通過持續的監測和數據積累，我們可以爲AI模型建立一個動態更新的數據庫，使其始終與最新的生物學和醫學研究保持同步。未來，這種模型不僅能夠爲個體患者提供個性化治療，還能夠在更大範圍內推動醫療科技的發展。”
娜娜繼續補充道：“最近我還看到一項研究，漂亮國那邊正在進行一種人腦思維克隆數據化的實驗。通過深度克隆技術，他們試圖建立一個完全數字化的人類大腦模型。這個模型不僅能夠模擬思維過程，還可以通過機器學習逐步進化，最終實現某個人類大腦的永生。”娜娜的聲音中充滿了神祕和好奇，彷彿在講述一個科幻故事。
博凱皺了皺眉頭，他的臉上露出了深思的表情。“思維克隆數據化？這聽起來很激進。把一個人的大腦完全數字化，然後移植到機器上，真的能夠保持原有的思維模式和意識嗎？而且，這樣的技術一旦應用，倫理問題將非常複雜。”博凱的擔憂中，透露出對科技發展的審慎態度。
娜娜解釋道：“他們的理論基礎是，既然大腦的每一個神經元、突觸連接都可以通過數據來模擬，那麼在理論上，這個模型就可以無縫地‘運行’在超級計算機上。通過不斷地學習和進化，這個人的意識和思維方式將會在機器上得到延續，甚至在某種程度上超越人類的認知侷限。”娜娜的解釋中，充滿了科技的邏輯和理性。
