化，派不上多大的用场
何教授只能依据杨平总结出来的经验开发一个图片分析引擎，这个引擎不需要大数据来喂养，它就能够对图片进行解析，如果解析出来的结构与肿瘤细胞一样，没有多余的结构，图片就被标记为非感染
如果细胞内部被发现多出结构，立即将多出的结构单独提出来进入下一个分析程序，如果分析出来与病毒的形态结构部分或全部相同，就标记为感染
如果不确定的图片被标记为不明确，这些图片将留下来进行人工分析，此后依据人工分析的结果再总结经验，将经验应用于模型的改进，这样它的引擎越来越先进，识别能力越来越强
这其实跟杀毒软件分析电脑病毒的引擎差不多，不同的是杀毒软件分析电脑病毒的代码，这个软件分析的是电镜图片，但是大体原理上有类似性
总之，现在杨平要与何教授的团队紧密合作，将开发出各种不同的细分模型来辅助实验，到时等人工智能大模型出来后，将利用大模型辅助科研，将科研的效率大幅度提高
何教授开发一个模型也不是一两天能够做出来的，虽然他已经有收购来的基础模型可以利用，这些模型他的团队也已经消化吸收，但是利用这些模型进行修改也需要一定时间
当时锐行医疗收购模型的时候，其中就有专长于实验室生物图片识别的模型，何教授团队可以这个模型上进行改进，这样节约很多时间
其实收购也不是坏事，如果收购之后能够做到消化吸收他的技术，这样可以大大缩短研发时间，而且可以保持与国际同步
杨平决定暂时停下图片的阅读，等何教授的识图引擎开发出来后再继续阅读后面的图片他要将主要精力用来修改病毒的结构
从第一次实验收集的数据来看，K病毒肯定引起了思思身体免疫系统的强烈反应，这种反应是非常危险的，有时候会要命
所以杨平现在首要任务要改变K病毒的植入位置，这个位置非常重要，直接影响K病毒与人体免疫系统的互动，必须降低它对免疫的刺激，最好像一些病毒那样不会引起不良症状，或者只是引起轻微的一过性的流感症状
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思思经历了第一次注射K病毒引发高烧之后，整个身体受到巨大的打击，这需要时间来恢复，幸运的是各个重要脏器功能目前没有出现明显的损害
术后杨平对思思的各个转移瘤连续进行MRI的影像图片采集，选择MRI作为影像学检查，它的最大优势是没有电离辐射，不像CT，PET-CT等等一定有电离辐射，连续多次应用对身体会造成负面影响
肿瘤的标记物监测也正式开始，几乎每天都要抽一管血去做这些检查，动态监控肿瘤标记物的变化
高烧之后，思思的胃口不