手术室旁的会议区依旧充斥着高科技的氛围，墙壁上投射着各种设备的全息模型和复杂的连接图。这些图形展示了纳米机器人、脑机接口以及其他高端医疗设备之间的数据传输关系。经过上一章的讨论，博凯团队已基本明确了AI系统整合的方向。现在，每个人肩上的任务都极为重要，而摆在他们面前的不仅是技术难关，还有将理论转化为临床实践的迫切需求。
赵明轩站在一面大屏幕前，手指在虚拟界面上快速滑动，将设备的接口和数据流图逐一分析。他的目光专注，盯着不断变化的全息技术架构图，上面详细显示了医院信息系统（HIS）与各个设备的连接路径，以及不同厂商设备的加密数据接口。医院信息科主任站在一旁，眼神中闪烁着深思的光芒。
“赵博士，厂商的保密协议是个大问题。他们的设备数据接口不开放，整合难度相当大。”信息科主任语气中带着几分担忧。
赵明轩点了点头，冷静回应道：“是的，数据壁垒是我们目前面临的最大挑战之一。各个厂商的数据格式、算法和安全策略彼此独立，几乎没有统一的标准可循。不过，通过建立一个中间层的技术架构，我们可以在不破坏这些独立性和隐私的前提下，实现数据的流通与整合。”
他调出了全息屏幕上的架构图，指向中枢核心：“这里是我们的AI中枢系统，它作为中间层，负责处理所有设备的独立数据接口。通过统一的API，我们可以标准化数据流动并使用加密传输，保证数据隐私和安全。”
赵明轩继续操作界面，展示数据流动的示意图：“通过这个中枢系统，我们能够确保数据在手术过程中实时共享，并通过高效的加密协议确保数据只能在特定时间段内有效。”
信息科主任略显疑惑：“中间层可以隔离系统间的数据安全问题，但对于保密策略呢？厂商的保密协议如何确保不被侵犯？”
赵明轩随即调出了几篇参考的论文，指着屏幕解释道：“我们将借鉴AI-Driven Multimodal Integration for Enhanced Neuro-Regeneration中的多模态AI系统整合方案。这种方法可以在不侵犯厂商核心技术的前提下，实现医疗设备数据的安全共享和实时处理。我们通过数据切片技术，仅提取设备运行状态的必要部分进行分析。”
在信息科的协调下，几位厂商的技术代表通过视频会议参与讨论。屏幕上的几位代表面露谨慎，其中一人显然对保密协议格外敏感：“我们公司的核心数据无法直接共享，这是我们的底线。”
赵明轩沉稳回应道：“我们完全理解每家公司的技术保密需求。我们采用的数据切片技术只提取最基本的设备运行状态，不涉及核心技术。再通过加密传输和定时销毁机制，我们能够确保厂商的技术机密不会外泄。”他说着展示了一份安全协议草案，上面详细列出了保密条款与数据切片技术的运作方式。
屏幕另一端的技术代表们沉默了一会儿，其中一位技术负责人开口道：“这个方案听起来有一定可行性，但我们的法律部门还需要进一步评估，确保符合我们的保密协议。”
赵明轩点头回应：“这是我们设计这套方案的初衷，我们希望在不违反保密协议的前提下，打通设备与系统的协作壁垒。接下来，我们会与各位的法律部门协商，确保技术方案安全可行。”
几位厂商的律师很快加入会议，他们详细审阅了协议，并在屏幕上做出了一些调整。最终，几位技术负责人和律师表示同意这个方案，愿意继续推进合作。
“为了更好地服务患者，我们会继续跟进，并协调技术团队配合你们的实施。”其中一位代表说道。
赵明轩露出一丝满意的微笑，表示感谢。接下来，他将与信息科和厂商的技术团队继续落实这个中间层架构的对接。
与此同时，李雪瑶的工作也在稳步推进。她通过全息屏幕展示了设备间的数据流动及其整合策略，解释了如何通过*Quantum Deep Learning for Real-Time Neural Pathway Reconstruction in Complex Medical Environments*中的量子计算技术来加速数据处理。
“量子计算让系统响应时间显着加快。”李雪瑶展示了一组数据模型，继续说道，“通过量子计算，AI中枢系统能够快速分析和处理来自各个设备的生物信号，确保手术中的实时反应不受干扰。”
王子杰补充道：“为了进一步减少延迟，我们为每个设备的数据流动设计了量子反馈通道，确保数据能够在几毫秒内完成复杂的计算任务。这个方案借鉴了*Quantum Deep Learning*论文中的反馈机制，通过并行处理和优化设备之间的交互，确保毫秒级的实时响应。”他在全息屏幕上展示了一段手术模拟，纳米机器人在患者神经系统中精确修复，而每一个操作都与AI系统保持同步。
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