宋子墨现在很忙，这台手术太特殊，所有的准备工作他亲自负责。
他手底下的医生也忙得不可开交，陆陆续续，连体姐妹的数据采集完，包括基因分析数据。
这些采集的很多数据上传给何主任的大模型，有了这个科幻的大模型，很多事情好办很多，很多手术方案设计也变得更加精确。
比如人工膝关节置换，将患者的标准ct三维重建数据上传，大模型立即给与最佳人工膝关节的设计方案，将方案传输给锐行医疗，那边的3d打印柔性生产线立即生产出人工膝关节，然后完成灭菌包装，正常情况下，患者72小时内可以使用上这种定制膝关节，而加急的话24小时内可以用上人工膝关节。
这可是完全个性化定制的人工膝关节，不是通用人工膝关节，这种效率在以前根本不敢想象。
现在这个连体姐妹的手术，如果要区分神经系统的分界线，要专门设计一个课题，没有两三年时间是不会研究出什么成果，现在有了人工智能大模型，只要数据充分，可能几分钟就能有结果，而且比一个团队研究两三年的结果还要精确。
2024年的诺贝尔化学奖得主，一位是美国华盛顿大学科学家戴维·贝克，另两位是谷歌“深度思维”公司创始人、英国科学家德米斯·哈萨比斯和该公司美国科学家约翰·江珀。
他们一方面用计算软件构建出全新蛋白质结构，另一方面则基于氨基酸序列开发出名叫“阿尔法折迭2”的人工智能（ai）模型，使用这种人工智能技术实现对蛋白质复杂结构的预测。
在蛋白质的世界里，氨基酸连接成长链，折迭成复杂的三维空间结构，正是这种复杂多样的空间结构赋予蛋白质重要功能。
自20世纪70年代以来，生物学家一直致力于根据氨基酸序列预测蛋白质结构，也就是依据他们的一维结构预测它们的三维结构，但这是一项极其艰巨的研究任务。
氨基酸与氨基酸之间相互作用复杂，这样使氨基酸链形成了复杂的空间形状，使精准确定蛋白质三维空间结构难上加难。
ai模型“阿尔法折迭2”的推出，为解决这个问题提供了强大的武器。
以前在研究蛋白质的结构方面，以前传统的方法一个团队研究两三年才找到几个新蛋白质的结构，现在用人工智能的方法，一两个小时可以找到几十种蛋白质的结构，这就是科技进步对工作效率的提高。
所以在未来，得人工智能者得天下。
在医生办公室，有两台电脑是可以接入大模型的，所以医生传输数据非常方便，足不出户可以获得人工智能大模型的帮助。
宋子墨和学生在传数据的时候，莫里斯就在这边上看着，他好奇地问道：“这样就可以了吗？”
作为患者家属，莫里斯这样跟着宋子墨，宋子墨自然心里觉得有点不耐烦，他不想在工作的时候，有一个家属老是跟着。
“你回病房等着，有什么事情我会去找你。”宋子墨告诉莫里斯。
莫里斯摇摇头：“没关系的，我有很多空闲的时间，她们有我妻子照顾，我可以坐在这里看着你们工作。”
莫里斯跟着宋子墨的目的很简单，他知道宋子墨是杨教授的学生，既然不能去打扰杨教授，那么跟着宋子墨或许能够学习一些知识，他想在这段时间里能够偷学一点有关神经外科方面的知识。
所以他像一个跟屁虫一样，只要有机会，就跟在宋子墨后面。宋子墨坐在电脑面前，他也坐在旁边；宋子墨在电脑面前传输数据，他也在旁边盯着，宋子墨跟学生交流，他也在旁边听着。
看来老外听不懂中国人的含蓄语言，宋子墨换成直白的语言：“对不起，你这样监视我们的工作是非常不礼貌的行为，你是医生，应该会很讨厌你的家属一直跟着你，就像在监视你的工作，对吗？”
果然老外喜欢直白的语言，莫里斯听懂了，他的脸红红的：“对不起，宋博士，你别误会，我只是……只是想参与进来，我也是神经外科医生。”
“可是你的身份是患者家属，不是医疗团队中的一员，你要分清楚这两者的界限。”