重生到平行世界龙国 第109章 陈教授的经验教导

数据的障碍被克服后，我立刻指挥启明和张宇，将清洗、脱敏后的高质量临床数据导入超算中心。

庞大的“AI医生”早期胃癌诊断模型在超算的强大算力加持下，

开始了新一轮的深度学习和迭代进化。

模型的准确率曲线在稳步攀升，但我并未满足，我知道医学的高峰永无止境。

我的AI医生早期胃癌诊断模型融入新数据后，展现出了更强的识别能力，

但同时也暴露出一些在特殊病例和罕见体征上的判断偏差。

为了进一步优化模型的鲁棒性和泛化能力，

我一头扎进了浩如烟海的医学文献中，

特别是那些关于早期胃癌异型增生、微小浸润以及特殊病理类型的研究。

就在我为一篇上世纪90年代关于“胃黏膜肠上皮化生与胃癌前病变关系”的经典文献查阅相关注解时，

在学校图书馆的古籍与特藏部，我结识了一位在此整理旧档的退休老教授——

曾任江城大学医学院病理科主任的陈老爷子。

陈教授头发花白，但精神矍铄，

看到林寻专注研读的竟是自己当年也曾深入研究过的领域，

不禁主动攀谈起来。

得知林寻正在研发用于早期胃癌诊断的AI模型，陈教授眼中闪过一丝惊喜：

“年轻人，这个方向很好啊！

早期诊断是提高胃癌生存率的关键。

不过，AI再智能，也离不开扎实的病理基础和临床经验的积累。”

林寻对这位前辈充满敬意，虚心请教。

老教授结合自己几十年的临床病理经验，给林寻提供了一些极为宝贵的经验和建议。

“小林啊，你们的模型是不是主要依靠影像特征？”

陈教授问道。

“是的，陈教授，主要基于胃镜图像和病理切片的数字化分析。”

我回答。

陈教授点点头，又摇摇头：

“影像很重要，但不能忽视临床病史和体征的综合判断。

有些早期胃癌，影像上并不典型，

但结合患者的家族史、长期服用某些药物的历史，

以及一些看似不相关的细微症状，就能提高警惕。

你们的AI，能不能把这些‘软指标’也融合进去？”

我眼前一亮，这正是他目前在思考的方向之一。

陈教授继续说道：

“还有，病理诊断是金标准，但病理切片的判读也有其主观性。

同一个切片，不同的医生可能会有细微的判断差异。

你们在训练模型时，有没有考虑过引入不同年资、不同亚专业病理医生的诊断意见作为参考，

而不是单一来源的‘标准答案’？

这样可以让模型学习到更全面的判断逻辑。”

“再有，”

陈教授拿起我桌上的一篇文献，

“关于印戒细胞癌的早期诊断，它的影像学表现往往不明显，容易漏诊。

你们的数据集中，这类病例的占比如何？AI对这类‘狡猾’的癌细胞，

识别率怎么样？”

老教授的话如醍醐灌顶，点醒了我在模型构建中一些潜在的盲区。

他不仅分享了具体的病例特点和诊断心得，还推荐了几本早已绝版的、关于胃癌病理形态学研究的珍贵专着，

并答应帮忙联系几位仍在一线工作的老同事，

为我的“AI医生”模型提供一些疑难病例的“专家会诊”意见。

“陈教授，您的这些建议太宝贵了！真是帮了我们大忙！”

我由衷地感谢道。

“哈哈，老了，只能动动嘴皮子了。”

陈教授笑道，

“希望你们这些年轻人能把新技术用好，真正造福患者。

我等着看你们的‘AI医生’大放异彩的那一天！”

告别陈教授，

我带着满满的收获回到实验室。

我立刻调整研究方向，让张宇优化算法，尝试将临床病史等非影像特征进行量化和融合；

同时，我和花瑶一起，根据陈教授的指点，

重新梳理和标注病理数据，

并开始着手收集特殊类型早期胃癌的病例。

有了新数据的滋养和老教授经验的“点睛”，

“AI医生”早期胃癌诊断模型如同被注入了新的灵魂，

在超算的驱动下，向着更高的精准度和更广阔的临床适用性发起了冲击。

我知道，攻克早期胃癌诊断的难关，又迈进了坚实的一步。

融入老教授的经验和他提供的那些珍贵的、甚至是有些绝版的病理数据与疑难病例分析后，

我的“AI医生”早期胃癌诊断模型仿佛完成了一次脱胎换骨的进化。

我和张宇根据陈教授的建议，对模型架构进行了深度优化。

我们不仅将临床病史、家族遗传史、用药史等“软指标”通过复杂的特征工程转化为模型可理解的参数，

融入到原有的影像分析体系中，形成了多模态的数据输入；

还特别针对印戒细胞癌等特殊类型的早期胃癌，

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