重生到平行世界龙国 第69章 权威医院的质疑

夜，江城大学医学部实验楼的灯光依旧明亮。

林寻揉了揉眉心，

屏幕上“AI启明”的数据流正平稳运行，

发出柔和的蓝光，

像极了自己曾在边境夜空中见过的启明星。

花瑶端着一杯热咖啡走过来，轻声道：

“还在调参？今天初步测试那几个小偏差，你不是已经找到原因了吗？”

林寻接过咖啡，眼神锐利如鹰：

“是找到了，数据污染。很隐蔽，但瞒不过‘启明’的核心算法，也瞒不过我。”

作为曾是特种兵里的“鹰眼”，任何细微的异常都逃不过我的眼睛，

更何况是经过特种训练后强化的速记能力，

让我能清晰回忆的起每一组原始数据的特征。

“赵铭提供的数据，

有三组样本的边缘特征被人为模糊了，

模拟的是早期炎症，

但混淆了肺癌的一些微小结节信号。”

花瑶秀眉微蹙：

“赵干？他白天不是还拍着胸脯说全力支持我们吗？”

“人心隔肚皮。”

林寻冷笑一声，手指在键盘上飞快敲击，

张宇编写的底层代码在他手中如同最顺手的武器。

“不过，他这点手段还嫩了点。

‘AI启明’的实时危险提示功能，不仅仅是针对患者，

也包括对自身数据安全的监控。

它已经自动标记了可疑数据段，并生成了备选方案。”

一旁的张宇打着哈欠凑过来：

“搞定了？我说寻哥，你这模型简直成精了，

连数据被动过手脚都能‘感觉’到？

要不是我写的代码，我都以为你给它装了特种兵的直觉。”

林寻微微一笑，没有过多解释。

那份“直觉”，是他在生死线上磨砺出的本能，是超越算法的免疫——

对欺骗和危险的天然警觉。“明天的校内展示，

‘启明’会用最完美的表现回应所有质疑。”

第二天，学校大礼堂座无虚席。

当林寻演示“AI启明”如何在30秒内精准识别出一例被多家医院误诊为良性结节的早期肺癌，

并发出清晰的“高风险，建议立即活检”的实时提示时，

全场响起雷鸣般的掌声。

老师们赞不绝口，同学们更是眼中闪烁着崇拜的光芒。

台下，赵干的脸色阴沉得能滴出水来。

他原以为那些篡改的数据能让林寻团队出个大丑，

没想到“AI启明”如此顽强，

林寻更是像打不死的小强。

嫉妒如同毒草在他心中疯狂滋长，

他掏出手机，

给一个备注为“王主任”的号码发了条信息：

“计划提前，该让他们知道，医学不是光靠几个算法就能颠覆的。”

一场针对启明的围剿，正在暗中撒网，但我对此早有预料，

我看了一眼身边信心满满的话要和张宇，低声道：

“硬仗要开始了。

但我们有启明，有彼此，更有......免疫力。”

我指的是，在团队面对恶意攻击时，

那份如同特种兵般坚韧不拔、百毒不侵的战斗意志。

校内展示的巨大成功，如同一颗石子投入平静的湖面，激起的涟漪远超林寻团队的预期。

学校内的展示成功，如同一颗石子投入平静的湖面，溅起涟漪远超我们团队的预期。

很快，一家在国内享有盛誉的权威医院——仁心医院，公开对“AI启明”的诊断精度提出了质疑。

很快，国内一家有着盛誉的权威医院——

仁心医院，

公开对我们ai起名的诊断精度提出了质疑。

他们援引了几个据说有ai启明分析和该院专家诊断结果不符的案例，

暗示着模型存在着巨大的技术漏洞，甚至质疑学术严谨性。

一时间，风云变幻。

网络上开始出现关于我们ai的负面声音，在学校里也有对我们ai进行悄悄议论的言语。

看着花瑶有些焦急，张宇则气得摩拳擦掌，想要立刻在网上跟对方辩个明白。

“冷静。”

林寻的声音沉稳如常，特种兵生涯赋予他的最大财富，

就是在泰山压顶时依然能保持清晰的头脑。

“质疑是好事，正好帮我们检验‘启明’的真正实力。他们说有漏洞，我们就找出漏洞在哪。”

我没有选择直接在公开场合与权威医院硬刚，

而是立刻启动了“AI启明”的深度自检与数据回溯功能。

“启明，调出仁心医院质疑案例的原始数据副本，

进行多层级交叉验证，

重点排查数据链路完整性及输入准确性。”

“收到，林寻。正在调取数据，启动深度交叉验证协议……”

AI启明的电子音冷静而高效。

林寻、花瑶、张宇三人分工合作。

张宇负责检查模型算法逻辑和代码层面是否存在被忽略的bug，

花瑶则重新梳理所有临床诊断标准和参数设置，

确保“AI启明”的“认知”与当前医学共识一致。

而林寻，则将大部分精力放在了数据本身。

我那特种兵训练出的速记能力在此刻发挥了巨大作用。

我能清晰回忆起当初导入仁心医院提供的那部分数据时的每一个细节，

甚至能记起某些数据文件的命名规律和大小。

“启明，将仁心医院提供的第17至23组疑似病例数据，

与我们从其他三家医院获取的同类型、

同分期病例数据进行特征比对，

重点关注影像组学特征值的离散度。”

“比对中……发现异常。

仁心医院数据组中，病例21的关键ct值（hU）均值较正常范围偏离37%，且与该病例的临床症状描述存在逻辑矛盾。

病例19的病灶边缘毛刺征参数被错误标记为‘无’，

原始dI文件显示存在III级毛刺征。”

AI启明的实时提示功能不断弹出红色警告框，精准定位了可疑数据点。

“找到了！”林寻眼神一凛，“不是模型的问题，是数据！”

张宇也松了口气：“算法和代码没问题，逻辑闭环。

如果数据本身是错的，

‘启明’基于错误的‘事实’做出‘错误’的判断，

那太正常了！”

花瑶看着屏幕上AI启明高亮标出的错误数据点，恍然大悟：

“也就是说，不是我们的模型有漏洞，而是输入的数据本身就有‘毒’？”

“很可能是无心之失，但也不排除……”林寻没有说下去，但三人都明白他的意思。

“我去仁心医院！”花瑶当机立断，“这些数据错误必须当面核实清楚！”

凭借着AI启明提供的详细错误报告和林寻整理出的原始数据特征对比表，

花瑶带着这份“铁证”来到了仁心医院。

起初，医院方面负责对接的部门还有些轻视这位年轻的女研究生，

认为是林寻团队为了推卸责任在找借口。

但当花瑶条理清晰、数据确凿地指出每一处错误，

甚至精确到哪个数据字段、哪个参数、错误值与正确值的偏差是多少，

并拿出了原始dI文件作为佐证时，医院的负责人脸色渐渐凝重起来。

他们立刻组织相关科室的医生和数据录入员进行核查。

结果很快出来：病例21的数据录入员是一位刚入职不久的实习生，

误将ct值的小数点位置标错；

病例19则是因为系统升级后，

一位老医生对新的数据录入界面不熟悉，

误操作勾选了错误选项。

确系员工操作失误导致的数据录入错误，

而非“AI启明”模型本身的问题。

真相大白。

仁心医院的相关负责人道：

花瑶，你的专业素质和林寻的团队的严谨治学态度，让我刮目相看。

尤其是花瑶，你展示的ai启明是如何通过交叉验证的和逻辑分析，

进行自主发现这些潜伏极深的数据错误时，

使我们对这款ai诊断模型的先进性和可靠有了新全新的深刻认知。

“林寻同学的团队，不仅技术过硬，

这份面对质疑时的冷静和解决问题的效率，更令人钦佩。”

一位参与核查的主任医师由衷地说道。

仁心医院方面道：

“我们不仅要当场认识自己的工作失误，向林寻你们的团队道歉，

同时我们愿意重新提供完整准确的数据集，

希望能与林寻你们的团队展开更深入的合作，共同完善AI启明”

这场风波，既意外成为了AI启明，走向更广阔舞台的契机，

同时我们的团队用实力证明了自己，也让ai启明经受住了这实战的考验。

更重要的是我们赢得了权威机构的初步认可。