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失忆（第2页）

叶橙安——也就是年年的姐姐，接过话头：“妈妈，你今天真的很奇怪。”

程数暗道不好，多说多错，早知道她就一直装死好了。

叶橙安继续说：“手环是姑姑送给我们的，姑姑还说妈妈你是研发这款手环的负责人之一。”

程数讪讪道：“我单纯想考考你们。”

这句话说完，程数就琢磨出了点不对劲，不是“带球跑”的情节吗？怎么现在还会跟“姑姑”扯上关系？

小朋友心思没有弯弯绕，叶橙安思考了一会，把手环摘下来递给了程数，并介绍道：“可以打电话，但是还有很多其他功能。”

程数接过手环，开机后，狭小的屏幕上自动浮现鹏跃的logo。

至于用途，比起电话手表，这更像是十年前的运动手环。有测心率、血压、睡眠质量各种生理指标的功能，也有定位、紧急通话这种针对儿童的功能。

简单看了两眼，程数就了解了个大概，这款手环和十年前最大的不同就是——集成了AI辅助诊断系统，收集的所有生理信号都作为输入，通过多模态算法得出人体的健康检测报告。

AIforScience，多学科交叉在十年前就已经是大趋势，现在融合紧密也是意料之中。

虽然程数并不了解如今科技的发展水平，但是她知道过去AI+医疗的最大阻碍在于深度学习作为黑盒系统并不具有很好的可解释性。包括极大似然估计这种由果推因的参数估计法，本身就和医学上“由因及果”先找到病因再对症下药的治疗方式相悖。

而且AI依靠数据驱动，医学数据则采集不易且成本高昂，数据集小的情况下AI模型很容易产生带有“偏见”的判断。

举个例子，比如某图像生成器。用户输入文字描述后，AI就可以自动生成动漫人物的画像。如果输入“二次元女同”这样的描述，最后输出的大概率是“黑发紫瞳”的形象。

这当然不是因为所有的“二次元女同”都是“黑发紫瞳”。而是因为用来训练这款图像生成器的数据集太小，仅仅来源于《魔法少女小圆》的晓美焰和《Citrus》的芽衣。

这款图像生成器的“偏见”可以很容易分辨出来，是训练集在“性向”上的样本差异。而医学图像处理的“偏见”可没有这么好分辨，一张复杂的CT或者MRI影像，谁也不知道AI算法处理完之后会携带什么样的“偏见”。

所以AI并不“可信”。

怎么让医生和病人信任人工智能做出的决策，无论何时都是问题的关键。毕竟医疗AI不是AlphaGo，后者下棋输了就输了，前者诊断失误那将面临极大的道德谴责和法律风险。

医疗AI现如今是可以独立诊断还是仍

处于“助手”地位，程数并不清楚。

“妈妈，我能问你一个问题吗？”

程数的思路被小女孩的声音打断了。

“可以的。”程数应声，顺势把手环重新戴到叶橙安的手腕上。

小女孩手腕处的皮肤细嫩，被手环勒住的地方还有明显的红痕，程数不由自主放轻了力度。

“妈妈你为什么要带着我们从家里搬出来呢？”叶橙安在三天前就问过妈妈这个问题。

但是当时的程数表情很难看，并没有做任何解释。

叶橙安为了安慰被吓到的程柚年，只能告诉妹妹“妈妈是要带她们去玩滑滑梯”。

这三天的时间里，叶橙安想了很久很久，也没有在脑海里捕捉到任何“妈妈妈咪之间闹矛盾了”的迹象。

她知道妈妈是很讲逻辑的人，不可能无缘无故就带着她和妹妹搬家，一定是有什么难言之隐的。所以她带着一丝期冀又问了程数一遍，想得到合理的解释。

可是……过去十年的记忆现在在程数脑子里都搜索不到分毫，她又怎么可能想得起来三天前是因为什么原因搬家。

程数只能从已知的线索中拼凑出以下几点：

她现在在手环的生产商，也就是鹏跃工作。

目前的研究方向应该还是生物计算相关。

她有两个孩子，并且“夫妻”之间有矛盾。最近一次“争执”可能发生在三天前，于是她带着两个女儿搬了出来。

程数深知家庭矛盾对小孩的伤害，她也知道应该用善意的谎言“粉饰太平”。但是她演技很差，说谎话肯定骗不了古灵精怪的橙子小朋友……

面对女儿“为什么搬家”的疑问。

最后程数还是诚实道：

“我不知道。”

她紧跟着说：“你们肯定觉得今天的我很奇怪。但我也没法解释造成这一切的原因是什么，目前表现出来的结果是：我失去了最近十年的记忆。”

叶橙安瞪大了双眼，这件事显然超出了她的认知。她强装镇定道：“也就是说你不记得我和年年了。”

程数点了点头。

程柚年则没听懂妈妈在说什么。

橙子小朋友难过道：“那你也不记得妈咪了？”

程数先是点了点头，然后猛地皱眉：“妈咪？”

叶橙安默默叹气顺便收起受伤的小心灵，她现在需要支撑起这个家——妹妹和妈妈需要她。