第78章 万兽集团的深度变革与全球引领（1 / 9）

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一、薛洁洁的创新驱动与前沿探索

（一）生物电子技术在神经系统疾病治疗中的突破

薛洁洁深知生物电子技术在医疗健康领域的巨大潜力尚未完全发掘，尤其是在神经系统疾病治疗方面。她积极推动研发团队将生物电子技术聚焦于神经系统疾病，如帕金森病和阿尔茨海默病。

在帕金森病的研究中，团队面临着诸多挑战。帕金森病患者的大脑神经元信号传导出现紊乱，要通过生物电子技术进行干预，首先需要精确解读大脑复杂的电信号模式。薛洁洁协调集团内部的神经科学家、电子工程师和临床医生组成跨学科研究小组。

神经科学家们运用先进的脑成像技术，如功能性磁共振成像（fmRI）和脑电图（EEG），对帕金森病患者的大脑活动进行长期监测，收集了海量的数据。电子工程师们则着手开发超微型、高灵敏度的生物电子传感器，这种传感器能够植入患者大脑特定区域，精确感知神经元的电信号变化。

临床医生在这个过程中负责患者的筛选、手术植入操作以及术后的跟踪观察。在临床试验阶段，他们遇到了信号干扰和生物相容性的问题。部分患者在植入传感器后，出现了轻微的炎症反应，并且传感器采集到的信号存在一定程度的噪声干扰。

薛洁洁亲自参与问题解决，她鼓励研发团队从材料科学和信号处理算法两个方面入手。材料科学家们经过无数次试验，开发出一种新型的生物相容性极佳的高分子材料，用于包裹生物电子传感器，有效降低了炎症反应的风险。同时，信号处理专家优化了算法，通过人工智能辅助的信号滤波技术，成功去除了大部分噪声干扰，使得传感器采集到的信号能够准确反映大脑神经元的活动。

（二）医疗健康生态系统的智能化升级

薛洁洁意识到，随着医疗健康数据的不断积累和技术的日益复杂，现有的医疗健康生态系统需要进行智能化升级。她主导了一个名为“智能健康云”的项目，旨在构建一个集医疗数据存储、分析、共享和智能诊断于一体的全球化平台。

首先，在数据存储方面，她要求采用分布式账本技术，确保数据的安全性、不可篡改性和高可用性。集团的信息技术团队与全球知名的区块链技术公司合作，开发了一种专门适用于医疗健康数据的区块链架构。这种架构能够在全球多个数据中心分布式存储数据，同时保证数据的隐私性。

在数据分析环节，薛洁洁引入了先进的人工智能算法，如深度学习中的卷积神经网络（cNN）和循环神经网络（RNN）。这些算法被用于对海量的医疗健康数据进行挖掘，包括基因数据、临床病例数据、健康监测数据等。通过数据挖掘，可以发现疾病的潜在关联因素、预测疾病的发生风险以及为个性化治疗提供依据。

为了实现智能诊断功能，薛洁洁推动与全球各地的医疗专家和研究机构合作，建立了一个庞大的疾病诊断知识库。这个知识库包含了各种疾病的症状、诊断标准、治疗方法以及最新的研究成果。当患者的健康数据上传到“智能健康云”平台时，系统能够自动与知识库进行比对，结合人工智能算法的分析结果，为医生提供初步的诊断建议。

在构建这个生态系统的过程中，还面临着数据标准化和跨地区法规合规性的挑战。不同国家和地区的医疗数据格式和标准差异很大，这给数据的整合和共享带来了困难。薛洁洁组织了一个国际标准委员会，成员包括来自世界各地的医疗信息专家、法规专家和行业代表。这个委员会致力于制定一套全球通用的医疗健康数据标准，以确保数据在不同系统之间能够顺利流通。

同时，

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