笔趣阁(biquge321.com)更新快，无弹窗！
自己居然差点错过先行实验者的机会，刚才还恳求二期临床实验，这两者在时间上的差距非常大，少则几个月，长则一年。
真是被吓一跳，亚当斯不知道怎么形容自己的心情，一团糟，但是很高兴，他可以参加先行实验...
试点启动后的第一个月，王工和杨平几乎每天都泡在浦东新区的中央治理研究中心临时办公区。他们与长三角四个试点城市的联络人保持着高频度的沟通，实时监测“蜂巢”推演模型在现实中的落地效果。
“蜂巢”的动态医疗资源调配系统已经开始试运行。它通过整合各试点城市卫健委的实时数据、医院的就诊量、药品库存、医护人员分布等信息，构建了一个初步的区域医疗资源调度平台。每当某个区域的流感病例突然上升，系统便会自动调度疫苗和呼吸机前往该地，同时协调邻近城市的医护人员进行支援。
然而，理想与现实之间总有一道鸿沟。
“蜂巢”在实际运行过程中暴露出了不少问题。首先是医保支付体系的差异??不同城市的医保报销比例、药品目录、诊疗项目标准各不相同，导致“共享池”中的资源调配在落地时频频受阻。例如，上海的医保系统允许报销某类新型抗病毒药物，而南京的医保系统却未将其纳入目录，这使得“蜂巢”推荐的药品调配方案在南京无法实施。
其次，基层医生的培训缺口也显现出来。虽然“蜂巢”推动了三甲医院与基层医疗机构的远程协作机制，但许多基层医生对远程医疗系统的操作不熟练，甚至对AI辅助诊断系统持怀疑态度。他们更习惯于依赖自己的经验判断，而不是一个由算法生成的建议。
更棘手的是法律边界问题。当“蜂巢”调度某地的医疗资源支援另一地时，一旦出现医疗事故或纠纷，责任该由谁承担？是派遣资源的医院，还是接受资源的医院？抑或是“蜂巢”本身？这些问题尚未有明确的法律界定，导致各地在执行过程中显得格外谨慎。
面对这些挑战，王工和杨平一边整理问题清单，一边组织专家研讨会，试图找到解决方案。他们邀请了来自各试点城市的法律专家、医保政策研究者、基层医疗管理者，围绕“蜂巢”试点过程中出现的现实问题展开深入讨论。
会议室内，气氛紧张而务实。
“我们必须承认，技术不能解决一切问题。”一位来自杭州的医保局代表说道，“‘蜂巢’的模型再先进，也无法绕过制度层面的障碍。医保支付体系的统一，至少需要省级层面的协调，甚至可能需要中央出台指导性政策。”
“但如果我们现在不开始尝试，未来就更难推动。”王工沉稳地回应，“‘蜂巢’的试点，不是为了立刻解决所有问题，而是为了暴露问题，找到突破口。”
“王工说得对。”南京的一位基层医院院长点头，“我们医院的医生已经尝试使用‘蜂巢’的远程协作系统，虽然初期有些抵触，但现在已经有几位医生开始主动使用AI辅助诊断工具。这说明，只要我们愿意尝试，改变是可以发生的。”
“不过，”合肥的一位法律专家插话，“我们必须尽快明确‘蜂巢’在医疗资源调配中的法律地位。它到底是一个决策支持系统，还是一个具有实际决策权的治理工具？如果它做出的调配决策导致了医疗事故，责任该由谁来承担？”
王工沉默片刻，随后缓缓开口：“‘蜂巢’不是决策者，它是工具。真正的决策权，始终掌握在人类手中。它的作用，是提供数据支持、优化建议，而不是代替人类做出最终判断。”
“但问题是，”法律专家继续追问，“当‘蜂巢’的建议被广泛采纳，并成为决策流程的一部分时，它的影响力已经远远超出了传统工具的范畴。我们是否应该为它设立专门的监管机制？”
这个问题让会议室陷入了短暂的沉默。
“我认为，”王工最终开口，“‘蜂巢’的监管机制，必须与它的应用场景相匹配。在医疗领域，它必须遵循医疗行业的规范与伦理标准。在教育、交通等领域，它也必须适应各自行业的规则。”
“换句话说，”杨平补充道，“‘蜂巢’不是一个通用的治理系统，而是一个高度依赖具体场景的智能工具。它的应用边界，必须由人类来设定。”
会议持续了整整一天，最终达成了一项共识：在试点过程中，各地应设立“蜂巢”专项协调小组，由技术团队、政策制定者、行业专家共同组成，负责监测“蜂巢”的运行情况，并在必要时进行人工干预。
同时，各方也同意推动医保支付体系的部分标准化试点，优先在长三角城市群内部实现部分药品目录和诊疗项目的统一，为“共享池”的运行扫清障碍。
会议结束后，王工回到办公室，杨平递给他一份新的“蜂巢”反馈报告。
报告显示，“蜂巢”在医疗资源配置模型的基础上，已经