宋子墨現在很忙，這臺手術太特殊，所有的準備工作他親自負責。
他手底下的醫生也忙得不可開交，陸陸續續，連體姐妹的數據采集完，包括基因分析數據。
這些采集的很多數據上傳給何主任的大模型，有了這個科幻的大模型，很多事情好辦很多，很多手術方案設計也變得更加精確。
比如人工膝關節置換，將患者的標準ct三維重建數據上傳，大模型立即給與最佳人工膝關節的設計方案，將方案傳輸給銳行醫療，那邊的3d打印柔性生產線立即生產出人工膝關節，然后完成滅菌包裝，正常情況下，患者72小時內可以使用上這種定制膝關節，而加急的話24小時內可以用上人工膝關節。
這可是完全個性化定制的人工膝關節，不是通用人工膝關節，這種效率在以前根本不敢想象。
現在這個連體姐妹的手術，如果要區分神經系統的分界線，要專門設計一個課題，沒有兩三年時間是不會研究出什么成果，現在有了人工智能大模型，只要數據充分，可能幾分鐘就能有結果，而且比一個團隊研究兩三年的結果還要精確。
2024年的諾貝爾化學獎得主，一位是美國華盛頓大學科學家戴維·貝克，另兩位是谷歌“深度思維”公司創始人、英國科學家德米斯·哈薩比斯和該公司美國科學家約翰·江珀。
他們一方面用計算軟件構建出全新蛋白質結構，另一方面則基于氨基酸序列開發出名叫“阿爾法折迭2”的人工智能（ai）模型，使用這種人工智能技術實現對蛋白質復雜結構的預測。
在蛋白質的世界里，氨基酸連接成長鏈，折迭成復雜的三維空間結構，正是這種復雜多樣的空間結構賦予蛋白質重要功能。
自20世紀70年代以來，生物學家一直致力于根據氨基酸序列預測蛋白質結構，也就是依據他們的一維結構預測它們的三維結構，但這是一項極其艱巨的研究任務。
氨基酸與氨基酸之間相互作用復雜，這樣使氨基酸鏈形成了復雜的空間形狀，使精準確定蛋白質三維空間結構難上加難。
ai模型“阿爾法折迭2”的推出，為解決這個問題提供了強大的武器。
以前在研究蛋白質的結構方面，以前傳統的方法一個團隊研究兩三年才找到幾個新蛋白質的結構，現在用人工智能的方法，一兩個小時可以找到幾十種蛋白質的結構，這就是科技進步對工作效率的提高。
所以在未來，得人工智能者得天下。
在醫生辦公室，有兩臺電腦是可以接入大模型的，所以醫生傳輸數據非常方便，足不出戶可以獲得人工智能大模型的幫助。
宋子墨和學生在傳數據的時候，莫里斯就在這邊上看著，他好奇地問道：“這樣就可以了嗎？”
作為患者家屬，莫里斯這樣跟著宋子墨，宋子墨自然心里覺得有點不耐煩，他不想在工作的時候，有一個家屬老是跟著。
“你回病房等著，有什么事情我會去找你。”宋子墨告訴莫里斯。
莫里斯搖搖頭：“沒關系的，我有很多空閑的時間，她們有我妻子照顧，我可以坐在這里看著你們工作。”
莫里斯跟著宋子墨的目的很簡單，他知道宋子墨是楊教授的學生，既然不能去打擾楊教授，那么跟著宋子墨或許能夠學習一些知識，他想在這段時間里能夠偷學一點有關神經外科方面的知識。
所以他像一個跟屁蟲一樣，只要有機會，就跟在宋子墨后面。宋子墨坐在電腦面前，他也坐在旁邊；宋子墨在電腦面前傳輸數據，他也在旁邊盯著，宋子墨跟學生交流，他也在旁邊聽著。
看來老外聽不懂中國人的含蓄語言，宋子墨換成直白的語言：“對不起，你這樣監視我們的工作是非常不禮貌的行為，你是醫生，應該會很討厭你的家屬一直跟著你，就像在監視你的工作，對嗎？”
果然老外喜歡直白的語言，莫里斯聽懂了，他的臉紅紅的：“對不起，宋博士，你別誤會，我只是……只是想參與進來，我也是神經外科醫生。”
“可是你的身份是患者家屬，不是醫療團隊中的一員，你要分清楚這兩者的界限。”