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司銷售端這塊兒牴觸情緒最大。
“吳總,產品生產線都已經除錯好了,已經生產了大批的製氧機,而且現在國際上製氧機的需求飆升,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,製氧機的需求飆升,這些製氧機只要下線,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效能,不論是製氧穩定性,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製氧機,已經是能和行業頂級的製氧機掰一掰手腕了。但終歸到底,還是不能做到產品力的‘更好’。
再加上,小喂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。
而小喂也給出了2個‘自薦理由’。
1:豐富的醫學資料,小喂汲取了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,部分內部醫療資料,訓練出來的‘小喂醫生’,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,小喂這個強人工智慧,有著自學習和深度學習能力,透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
昨天幾乎和小喂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臺的主任醫生,都要簡單明瞭清晰很多。
診斷這塊兒做得如此出色,如何將它和製氧機的相結合?
“新的製氧機將會新增感測器,並將感測器資料連線到一個資料採集裝置上。而後根據系統內部整合的自動化診斷技術,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。”
“使用者介面有了進一步升級,相關監測資料會進行視覺化顯示,ai演算法的執行狀態顯示,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。”
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