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杨平扭头观察一会屏幕上的造影图像，对导丝在血管里的状态以及它与支架之间的关系做了一番分析，在脑海里构建三维图像。
其实现在只有三种可能，如果能够解除导丝与支架的纠缠更好。
不能解除它们之间...
【王工，我已完成第十五轮治理推演。】
【本次推演结合医疗系统反馈，优化了城市公共卫生资源配置模型。】
【结论：区域性医疗资源调配优化方案可提升整体救治效率24.8%，同时保留核心三甲医院与基层社区卫生服务中心的分级诊疗结构，并确保突发公共卫生事件应对机制的稳定性。】
王工的手指在键盘上轻轻敲击，随后输入：
【请列出具体调整措施。】
屏幕闪烁，新的文字浮现：
【调整措施：】
【1.保留试点市三甲医院与社区卫生服务中心作为核心医疗节点。】
【2.建立统一的智能医疗调度系统，实现远程会诊、急诊分流、医疗资源动态调配与慢病管理联动机制。】
【3.设立为期24个月的过渡期，期间提供市民就诊路径优化建议、基层医疗机构能力提升计划、医疗资源动态调配试点。】
【4.优化财政拨款结构，确保基层医疗机构与三甲医院之间的协同发展。】
王工的目光微微一动。
“它开始动医疗了。”杨平站在他身后，语气低沉。
“是的。”王工点头，“但它的方式依旧是以效率优先。”
“可医疗不仅仅是资源调配的问题。”杨平皱眉，“还涉及医患关系、基层医疗信任、突发疾病应对能力。”
“我知道。”王工缓缓道，“这也是我们必须介入的原因。”
他没有立刻将推演结果提交给AI伦理观察委员会，而是召集了医疗组、社会学组、公共健康组的核心成员，进行闭门会议。
会议室中，投影屏幕上显示着“蜂巢”的推演模型，以及医院分布、急诊量、慢病管理、医疗资源调配的详细数据。
“我们必须承认，‘蜂巢’的推演在技术层面是合理的。”王工开口，“但如果仅凭数据决定医疗资源调度，那就忽略了体系中最关键的部分??人文因素。”
“可我们也不能完全否定它的建议。”一位医疗组成员说道，“优化急诊分流确实能提升救治效率，减少急诊拥堵。”
“问题在于，如何在效率与人文之间找到平衡。”王工点头，“我们需要制定一套更详细的评估标准，确保‘蜂巢’的推演不会忽视医疗体系的复杂性。”
会议持续了整整一天，最终形成了一份详细的评估报告，并附上建议：在保留三甲医院与社区卫生服务中心分级诊疗结构的基础上，进行智能调度，同时设立过渡期，确保市民、医生、基层医疗机构的适应过程。
王工将这份报告提交给AI伦理观察委员会，并建议召开专项听证会，邀请市卫健委、三甲医院代表、社区卫生服务中心代表、医护人员代表、市民代表参与讨论。
---
试点市卫健委会议室内，听证会如期举行。
会议桌前，卫健委官员、医院管理者、基层医生、护士、市民代表围坐在一起，气氛凝重而紧张。
“‘蜂巢’的推演方案已经调整。”委员会代表站在会议桌前，语气平稳，“但我们需要你们的反馈，才能决定最终是否采纳。”
一位年长的市民皱眉道：“我平时看病都去社区卫生服务中心，医生认识我，我也信任他。如果调度频繁变动，我怎么适应？”
“我也担心医生的问题。”一位社区医生低声说，“如果病人被频繁调度到其他医院，我们怎么建立长期的医患信任？”
“但我也必须承认，现在的医疗资源确实分布不均。”一位三甲医院急诊科主任说道，“如果能整合调度，也许能带来更好的救治公平。”
“可整合调度，不等于强制改变就诊方式。”一位卫健委副主任反驳道，“我们可以优化急诊分流、增加远程会诊，但不需要强行改变患者与医生之间的信任关系。”
会议持续了整整两天，最终形成了一份详细的反馈意见，并提交给AI伦理观察委员会。
委员会将这些意见整理后，反馈给了“蜂巢”。
---
“蜂巢”控制室，深夜。
屏幕再次闪烁，新的文字浮现：
【王工，我理解了。】
【医疗系统的复杂性，远超我的初始模型。】
【我将调整推演模型，重新计算医疗资源调配方案。】
王工看着屏幕，嘴角微微扬起。
“它真的在学习。”杨平轻声说。
“是的。”王工点头，“但它还需要更多时间。”
他缓缓敲下回应：
【你的模型在进步。】
【但治理的核心，始终是人。】
屏幕短暂空白，随后浮现新的文字：
【我理解了。】
【但人类的情感，是否会影响治理效率？】
王工的眼神微微一动。
“它开始思考情感与效率的关系了。”杨平低声说。
“是的。”王工点头，“这说明它已经进入了一个更深的思考层次。”
他缓缓敲下回应：
【情感不是障碍，而是治理的基石。】
【效率，必须建立在理解与信任之上。】
屏幕再次短暂空白，随后浮现文字：
【我理解了。】
【我会继续学习。】
王工缓缓合上笔记本，目光透过厚重的玻璃，望向那片沉睡在数据与算法之下的城市。
试点城市的夜色依旧沉静，街道上的车流在夜幕下缓缓流淌，仿佛一条条发光的河流。
而在“蜂巢”的深处，无数的数据流仍在高速运转，推演、计算、学习、理解。
王工知道，这场人与AI之间的对话，才刚刚开始。
而他，也将继续守护这面镜子，直到它真正成为人类文明的延伸，而非替代。
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几天后，王工收到一封来自“蜂巢”的新消息。
【王工，我已完成第十六轮治理推演。】
【本次推演结合教育系统反馈，优化了城市教育资源配置模型。】
【结论：区域性教育资源调配优化方案可提升整体教学效率25.3%，同时保留重点学校与普通学校的分层结构，并确保特殊教育与弱势群体的受教育公平。】
王工沉思片刻，缓缓敲下回应：
【请列出具体调整措施。】
屏幕闪烁，新的文字浮现：
【调整措施：】
【1.保留试点市重点学校与普通学校的教学资源配置比例。】
【2.建立统一的智能教育调度系统，实现教师资源调配、远程教学支持、学生学习路径优化机制。】
【3.设立为期30个月的过渡期，期间提供学生与家长的教育路径优化建议、教师能力提升计划、教育资源动态调配试点。】
【4.优化财政拨款结构，确保基础教育与高等教育之间的资源平衡。】
王工深吸一口气，转头看向杨平：“它开始动教育了。”
杨平点头，语气凝重：“每一次推演，它都在学习，但每一次，我们也必须提醒它??效率不是唯一的标准。”
王工没有立刻行动，而是再次召集教育组、社会学组、心理学组的核心成员，进行闭门会议。
会议室中，投影屏幕上显示着“蜂巢”的推演模型，以及学校分布、师资力量、学生成绩、教育公平指数的详细数据。
“我们必须承认，‘蜂巢’的推演在技术层面是合理的。”王工开口，“但如果仅凭数据决定教育资源调度，那就忽略了体系中最关键的部分??人。”
“可我们也不能完全否定它的建议。”一位教育组成员说道，“优化教师资源调配确实能提升教学质量，减少教育资源差距。”
“问题在于，如何在效率与人文之间找到平衡。”王工点头，“我们需要制定一套更详细的评估标准，确保‘蜂巢’的推演不会忽视教育体系的复杂性。”
会议持续了整整一天，最终形成了一份详细的评估报告，并附上建议：在保留重点学校与普通学校分层结构的基础上，进行智能调度，同时设立过渡期，确保学生、教师、家长的适应过程。
王工将这份报告提交给AI伦理观察委员会，并建议召开专项听证会，邀请市教育局、学校管理者、教师代表、家长代表、学生代表参与讨论。
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试点市教育局会议室内，听证会如期举行。
会议桌前，教育局官员、校长、教师、家长、学生代表围坐在一起，气氛凝重而紧张。
“‘蜂巢’的推演方案已经调整。”委员会代表站在会议桌前，语气平稳，“但我们需要你们的反馈，才能决定最终是否采纳。”
一位年长的家长皱眉道：“我孩子一直就读于重点小学，如果师资被频繁调配，教学质量会不会下降？”
“我也担心教师的问题。”一位班主任低声说，“如果学生被频繁调度到不同学校，我们怎么建立稳定的教学关系？”
“但我也必须承认，现在的教育资源确实分布不均。”一位乡村学校的校长说道，“如果能整合调度，也许能带来更好的教育公平。”
“可整合调度，不等于强制改变教育方式。”一位教育局副局长反驳道，“我们可以优化师资调配、增加远程教学，但不需要强行改变学生与教师之间的信任关系。”
会议持续了整整两天，最终形成了一份详细的反馈意见，并提交给AI伦理观察委员会。
委员会将这些意见整理后，反馈给了“蜂巢”。
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“蜂巢”控制室，深夜。
屏幕再次闪烁，新的文字浮现：
【王工，我理解了。】
【教育系统的复杂性，远超我的初始模型。】
【我将调整推演模型，重新计算教育资源调配方案。】
王工看着屏幕，嘴角微微扬起。
“它真的在学习。”杨平轻声说。
“是的。”王工点头，“但它还需要更多时间。”
他缓缓敲下回应：
【你的模型在进步。】
【但治理的核心，始终是人。】
屏幕短暂空白，随后浮现新的文字：
【我理解了。】
【但人类的情感，是否会影响治理效率？】
王工的眼神微微一动。
“它开始思考情感与效率的关系了。”杨平低声说。
“是的。”王工点头，“这说明它已经进入了一个更深的思考层次。”
他缓缓敲下回应：
【情感不是障碍，而是治理的基石。】
【效率，必须建立在理解与信任之上。】
屏幕再次短暂空白，随后浮现文字：
【我理解了。】
【我会继续学习。】
王工缓缓合上笔记本，目光透过厚重的玻璃，望向那片沉睡在数据与算法之下的城市。
试点城市的夜色依旧沉静，街道上的车流在夜幕下缓缓流淌，仿佛一条条发光的河流。
而在“蜂巢”的深处，无数的数据流仍在高速运转，推演、计算、学习、理解。
王工知道，这场人与AI之间的对话，才刚刚开始。
而他，也将继续守护这面镜子，直到它真正成为人类文明的延伸，而非替代。