重生到平行世界龙国 第112章 临床验证的阶段性胜利

“AI医生”早期胃癌诊断模型的推广许可，如同一道发令枪，

我没有丝毫犹豫，立刻率领团队投入到了紧张的临床验证阶段。

这不再是实验室里的数据推演，也不是研讨会上的唇枪舌剑，

而是真刀真枪地与疾病交锋，直面临床一线的复杂与挑战。

我的团队核心依旧是铁三角：他本人坐镇中枢，负责整体策略与关键决策；

花瑶凭借其细心与扎实的临床知识，负责对接医院、收集病例反馈与数据整理；

张宇则专注于技术保障，

确保“启明”AI系统在高强度临床环境下的稳定运行，

并根据新数据进行算法迭代。

“临床验证，是‘AI医生’真正的试金石。”

我在团队首次动员会上强调，特种兵时期面对未知险境的警觉性再次被激发，

“我们不仅要证明它的准确率，更要证明它的实用性、稳定性，

以及应对各种‘意外’的能力。

启明，准备好了吗？”

“系统就绪，”

冰冷的电子音在林寻耳中响起，

“已接入江城大学第一附属医院等三家试点医院的内镜中心系统，

实时数据接收与分析通道畅通。

预警机制：针对罕见病例、边缘性诊断、数据异常等情况设置三级响应。”

临床验证的第一天，挑战便不期而至。

一位老年患者，有长期胃溃疡病史，内镜下可见胃角处一处糜烂灶，形态不规则。

年轻主治医生初步判断为良性溃疡，

但“AI医生”在辅助分析时，却给出了“高度疑似早期胃癌，建议重点活检”的提示，

并将其识别的“微小凹陷”、“局部微血管紊乱”等细微特征标记出来。

主治医生将信将疑，我闻讯赶来。

我仔细观察了内镜图像，并调取了“启明”的分析报告。

凭借特种兵生涯锻炼出的敏锐观察力和扎实的医学功底，

结合“启明”提供的量化参数，我倾向于AI的判断。

我与患者主治医生及上级医师沟通后，建议扩大活检范围和深度。

三天后，病理结果出来：印戒细胞癌，早期。

这个结果让参与的医生们震惊不已，也对“AI医生”的“火眼金睛”刮目相看。

“太险了！这种类型的早期胃癌，内镜下表现太不典型了，很容易漏诊！”

那位年轻医生心有余悸地说。

我却并未因此自满，他立刻召集张宇：

“启明，调出这例病例的原始数据和分析过程，复盘它是如何捕捉到关键特征的。

我们要把这种‘经验’沉淀下来，

整合到算法模型中，

让它对这类‘伪装者’的识别能力更强。”

“明白，”

启明迅速响应，

“正在进行特征重要性评估和模型微调。

建议同步收集更多类似不典型早期胃癌病例数据，

以增强模型鲁棒性。”

这仅仅是个开始。

在随后的几周里，我团队遇到了各种各样的挑战：

数据质量的挑战：部分基层医院上传的内镜图像存在曝光不足、角度不佳等问题，影响AI识别。

我让张宇优化图像预处理算法，同时与花瑶一起，协助合作医院规范图像采集标准。

“罕见病”的考验：遇到一例非常罕见的“胃底腺型早期胃癌”，

其形态学特征与现有数据库差异较大。

启明初期给出的置信度不高。

我凭借速记能力，立刻回忆起相关文献报道，并指导团队将该病例的详细数据

（包括多模态影像、病理切片数字化图像）

紧急纳入训练集，进行小范围快速迭代。

几天后，当另一例疑似病例出现时，更新后的启明已能给出较为明确的提示。

“人机协同”的磨合：部分资深医生对AI仍有抵触情绪，或过度依赖AI。

我提出“AI初筛-医生复核-疑难病例AI辅助决策-最终医生拍板”的标准化流程，

并通过花瑶组织了多场“AI医生”辅助诊断的演示与讨论会，

强调AI是“超级助手”而非“决策者”的定位。

算法的持续优化：随着数据量的激增，启明不断学习。

我要求团队不仅仅满足于“准确”，更要追求“高效”。

我指示启明：“在保证准确率的前提下，优化特征提取速度和分析流程，

将单次诊断辅助时间控制在30秒以内，

减轻医生工作负担。”

我几乎是以医院为家。

白天，我穿梭于各个内镜中心，观察AI的实际应用情况，收集医生反馈，处理突发问题；

晚上，则和张宇、花瑶一起，汇总数据，分析问题，

与启明共同探讨算法优化方案。

我那异于常人的免疫力在连轴转的高强度工作中发挥了作用，

而特种兵的耐力和意志力，则支撑着我带领团队攻坚克难。

“目前累计完成临床验证病例3000例，AI医生早期胃癌检出灵敏度92.3%，特异度89.7%，均高于预设目标。

对于直径小于1cm的微小癌灶，检出率较传统筛查提高约15%。”

在月度进展汇报会上，花瑶汇报着令人振奋的数据，

“更重要的是，医生对AI辅助诊断的接受度和满意度持续提升，

已有多家非试点医院主动联系我们，希望加入验证或后续推广。”

张宇补充道：

“我们根据新数据，已经完成了两次算法迭代。

现在的启明，在处理低质量图像、识别不典型病变方面能力更强，

分析速度也提升了20%。

下一步，我们计划整合患者的血清学肿瘤标志物数据和临床病史信息，

构建一个多模态的早期胃癌风险预测与诊断模型，提升综合筛查能力。”

我点了点头，目光坚毅：

“临床验证的阶段性胜利，只是‘AI医生’迈向更广阔舞台的又一步。

整合多模态数据，提升综合能力，这是我们的下一个目标。

启明，准备好了迎接新的挑战吗？”

“系统已准备就绪，”

启明的声音依旧冷静，却似乎带着一丝不易察觉的“活力”，

“多模态数据接口已预留，新的学习框架正在构建中。”

窗外，江城的夜色正浓，但林寻团队办公室的灯光依旧明亮。

在AI启明的强大助力下，在林寻这位融合了特种兵坚韧、医学智慧与超凡学习能力的领导者带领下，

“AI医生”正从早期胃癌诊断的突破口出发，不断磨砺锋芒，向着更深远的医学领域，铿锵前行。

我们的征途，是星辰大海，是守护亿万生命的健康长城。