外科研究所的研究生和數字醫學實驗室的科研人員，大家一起幫忙看圖片，可惜看完幾千張圖片後，僅僅只有一張圖片發現細胞裡面有病毒的結構，而且還沒有觀察到任何腫瘤細胞凋亡的痕跡。其它圖片不管是腫瘤細胞的圖片還是正常細胞的圖片，都沒有發現K病毒的結構。
這些都是楊平預料到的，因為實驗不可能一帆風順，期間肯定會遇上這樣那樣的問題，實驗的功就是不斷解決問題，不斷修正路線的過程，直到最後功，很多實驗即使付出了巨大的努力，做了無數的工作，依然最後失敗，這也是常事。
何況現在這些圖片還有一張發現了腫瘤細胞有K病毒的結構，其實這已經是取得巨大的功，說明K病毒能夠功到達腫瘤細胞，然後對它進行染。
現在這種況有幾種可能，第一可能是病毒在被運輸到腫瘤的過程中大部分被免疫系統消滅。第二，可能病毒有很多達到了腫瘤，染腫瘤細胞的功率極低。第三，染腫瘤細胞的病毒能夠啟細胞的凋亡程式，但是啟凋亡程式的細胞沒有被捕捉到。第四，可能病毒無法啟凋亡細胞。
不管多種可能，有一點是可以肯定的，K病毒可以染腫瘤細胞，只是能力強弱，機率高低的問題，現在這張圖片就是最有力的證據。
電拍下的圖片有幾萬張，靠人力這樣看圖的效率太低，而且也對眼睛不健康。
磨刀不誤砍材，楊平決定利用電腦輔助，他建議何主任的團隊開發出一個人工智慧模型可以幫忙分辨這些圖片。
其實對於和何主任的團隊來說，開發出這樣的模型不難，因為現在他們已經有識圖的人工智慧模型，但是主要用於病理切片和影像圖片看圖，這種模型在病理切片和影像圖片方面的識圖能力非常，已經超過絕大多數醫生。
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