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　　　　成伟介绍，实际上，人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说，我们还需要给人工智能进行专病的训练，就好比带小孩一样，要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他，必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的，但这种“数据清洗”的过程非常耗时，需要专业的人去“标化”，所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的，现在已有的数据库可以回答一些诊断问题，但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料，它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。

相较于传统的讲解—练习—讲解模式，杨亚在学生提交代码后，利用“码上”的代码纠错、代码解读、问题答疑3项功能，与学生共同研究大模型给出的题目分析、关键点拨等多轮提示，循序渐进地启发他们自行发现错误，独立解决问题。

　　　　然而，传染病的不可预测性仍然是一个严峻的挑战。徐建国表示：“我们正朝着像预测天气一样预警传染病的目标努力。”他提到，虽然目前我们还不能精确地预测传染病的发生，但随着大数据和人工智能技术的不断进步，有望在未来实现这一目标。例如，通过研发能够识别微生物的手机或设备，可以更快速地识别潜在的病原体，分析疫情趋势，优化防控策略。