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小米阅读 > 都市 > 重生到平行世界龙国 > 第79章 参加国际交流会与受邀参加学习小组活动

成功治愈那名罕见心脏病患儿,

并在陈老和花瑶的帮助下洗清谣言后,

我的名字在国内医学界彻底打响。

我不仅用实力证明了自己,更让“AI辅助诊断”这一前沿理念开始受到主流医疗圈的关注。

不久后,一份烫金的邀请函送到了我手中——

由中华医学会心血管病学分会主办的全国性学术交流大会,

正式邀请我作为青年学者代表,分享关于罕见心脏病诊疗与AI技术结合的临床经验。

“全国性的学术交流?

寻哥,你这是要一步登天了啊!”

张宇拿着邀请函,夸张地挥舞着,

“到时候可得给哥几个多拍点照片,让我们也沾沾光!”

花瑶也由衷地为他高兴:

“这是对你能力最好的认可,林寻。

不过全国顶尖专家云集,你可得好好准备ppt,别给咱们江城大学丢脸。”

我摩挲着邀请函上的印章,心中百感交集。

从被质疑的研究生,到受邀登上全国性学术舞台,这条路走得并不平坦。

我看向电脑屏幕上“启明”跳动的数据流,

低声道:

“准备开始整理病例资料和AI分析模型,重点突出罕见病诊断中的人机协同模式。”

【AI启明:收到指令。

正在调取心脏病患儿完整诊疗数据...

生成可视化分析报告...

ppt框架初步构建完成,等待人工优化。】

凭借“启明”高效的数据整合能力和林寻清晰的逻辑梳理,汇报材料很快准备就绪。

出发前,陈老特意把我叫到家中,递给他一本泛黄的笔记本:

“这是我年轻时参加学术会议的心得,

里面记了些专家的提问风格和交流技巧。

记住,台上要自信,但台下要谦逊——真正的权威,

从不怕承认自己不懂。”

我接过笔记本,如获至宝:

“谢谢您,陈老。我一定不负您的期望。”

学术交流大会在首都召开,会场座无虚席。

当我走上演讲台时,台下响起一阵轻微的议论声——

毕竟,一个研一学生站在这里,实在太过扎眼。

但随着我沉稳地展示病例数据、剖析“启明”在诊断中的算法逻辑,

并提出“AI提供概率参考 人类医生经验决策”的新型诊疗模式时,

质疑声渐渐变成了专注的倾听。

“林同学,你提到AI在罕见病诊断中依赖样本量,

那对于今天讨论的这例心肌致密化不全,

你的AI模型是如何突破样本限制的?”提问环节,

一位头发花白的老者举手,

正是中国工程院院士、心血管领域泰斗级专家周明远。

我深吸一口气,从容应答:

“周院士您好,‘启明’的突破点在于引入了多模态数据融合技术,

不仅整合了患儿的影像、基因和临床数据,

还通过迁移学习,借鉴了相似病理机制疾病的特征。

但最重要的,还是陈敬山教授提醒我的‘体位相关性症状’——

这是AI无法直接捕捉的人类经验,正是这个细节,

让我们锁定了最终诊断方向。”

我没有独占功劳,反而主动提及陈老的指导,这番坦诚让台下不少专家暗暗点头。

周明远院士更是露出赞许的笑容:

“很好,年轻人不骄不躁,还懂得尊重前辈经验。

医学的进步,本就需要技术与传承并重。”

演讲结束后,我被专家们团团围住。

周明远院士拍着他的肩膀:

“你的AI模型很有潜力,有没有兴趣来我们研究所做联合课题?”

另一位来自上海瑞金医院的主任也递出名片:

“我们医院有个罕见病诊疗中心,希望能和你探讨AI落地的可能性。”

林寻一一交换名片,认真记录下每位专家的建议。

我发现,这些平日里遥不可及的权威,其实都对新技术充满包容,

更看重医者的初心与实力。

在茶歇时,他还遇到了几位曾在文献中读到过的学者,

对方竟主动提起:

“你就是那个治好‘左室心肌致密化不全’的林寻吧?

陈老前几天还在电话里夸你是‘医学界的好苗子’呢!”

原来,陈老早已在私下里为他铺路。林寻心中暖流涌动——

真正的人脉,从来不是刻意攀附,而是实力与品格换来的认可。

交流会结束后,林寻带回的不仅是一沓厚厚的名片,

更有三份合作意向书和一个全新的认知:

医学的高峰永无止境,而“启明”与人类经验的结合,

或许能成为攀登高峰的阶梯。

当他把周明远院士的联合课题邀请告诉陈老时,

老人捋着胡须笑道:

“路是你自己走出来的,但别忘了,

每一步都要踩在患者的健康上,而不是虚名上。”

我郑重点头。

我知道,全国性的舞台只是起点,未来,

我要带着“启明”和从前辈那里继承的医者仁心,

去攻克更多医学难题,

让AI真正成为守护生命的“启明之星”。

而这次学术之旅收获的人脉与认可,

也将成为我未来前行时,

最坚实的后盾。

“林寻,这是我整理的《内科学》呼吸章节的笔记,你看看有没有需要补充的?”

花瑶抱着一摞厚厚的笔记本,笑靥如花地走到林寻桌前。

“谢了,瑶瑶。”

我接过笔记,指尖快速翻阅。

我的速记能力不仅仅是快,更在于精准提炼核心。

花瑶的笔记条理清晰,重点突出,是不可多得的好材料。

“对了,”

花瑶挨着他坐下,

“今晚我们学习小组有活动,讨论几个疑难病例,

你也一起来吧?大家都很想听听你的看法。”

林寻略一沉吟,点了点头:

“好,我会去的。”

夜幕降临,学习小组的讨论室里灯火通明。

几张长桌拼在一起,围坐着十几个医学系的研究生,气氛热烈。

当讨论到一个肺部阴影性质待查的病例时,

众人陷入了争论,各执一词,

有的倾向于炎性假瘤,

有的则认为结核可能性大,少数几个人提到了早期肺癌,

但缺乏有力证据支持。

轮到我发言时,我平静地开口,声音不高,却自带一种让人信服的力量:

“我认为,这个病例不能排除早期肺癌的可能。”

此言一出,讨论室瞬间安静下来,不少人露出惊讶或怀疑的神色。

我没有理会,继续说道:

“大家注意看这张增强ct的动脉期图像,”

我指着投影屏幕,

“这个结节的边缘,看似光滑,

但仔细观察,在肺窗纵隔窗转换时,

能看到极其细微的‘毛刺征’,

很不典型,容易被忽略。”

我顿了顿,脑海中,

AI启明已经对图像数据进行了二次分析和特征提取,

并将关键的风险点“实时提示”在他的意识层面:

【边缘微毛刺征:风险指数 15%;

胸膜牵拉可疑:风险指数 10%;

动态增强曲线呈缓升型:风险指数 20%……

综合评估:早期肺癌风险概率42%,建议进一步行靶扫描及肿瘤标志物检测。】

这些AI分析出的“危险提示”,被林寻用专业的医学语言和逻辑组织起来,娓娓道来:

“……此外,患者有长期吸烟史,

虽然年龄不大,

但这个危险因素不能忽视。

而且,你们有没有注意到,患者的肿瘤标志物cEA虽然在正常参考值范围内,

但较半年前的体检报告,

有一个非常轻微的、持续性的升高趋势,

这种‘动态变化’有时比单次数值更有意义。”

我的分析,角度刁钻,却又有理有据,

将一些被众人忽略的细节和潜在的关联点串联起来,

形成了一条指向“早期肺癌”的逻辑链。

尤其是对影像学细微特征的捕捉,

以及对临床数据动态变化的关注,

让在场所有人都感到耳目一新。

“天啊,林寻,你这都能注意到?

我反复看了好几遍ct片,

都没发现那个什么‘微毛刺’!”一个男生咋舌道。

“还有cEA的动态变化,我根本没往那方面想……”

另一个女生也喃喃自语。

花瑶眼中闪烁着骄傲的光芒,她就知道我不会让人失望。

我微微一笑:

“很多时候,真相就隐藏在细节里。

我们不能放过任何一个疑点,尤其是在早期诊断这个环节,多一分警惕,

对患者来说就可能是多一分生机。”

我的话掷地有声。

讨论室里鸦雀无声,片刻后,爆发出由衷的掌声。

所有人看向我的目光,都充满了敬佩与折服。

这个平日里话不多,

但总能在关键时刻一鸣惊人的“传奇”人物,再次用他独特的见解,

让大家对他刮目相看。

只有我自己知道,在他平静的表象下,

AI启明如同最精密的雷达,时刻扫描着数据的海洋,

为他点亮那些可能被忽略的危险信号,

指引着探索医学真相的方向。

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