重生到平行世界龙国 第167章 在户外放松精神

秘密攻坚小组的运作效率超乎想象。

花瑶凭借其扎实的病理学功底和对临床病例的敏锐洞察力，

迅速切入了问题的核心。

她将患者的免疫紊乱特征与已知的免疫性疾病进行比对，

深入剖析了每一个异常数据背后可能的病理机制。

“你们看，”

花瑶指着一张她手绘的免疫细胞相互作用示意图，上面密密麻麻标注了各种细胞因子的变化曲线，

“患者的Treg细胞功能并非单纯的低下或亢进，

而是在与Th17细胞的平衡中，

出现了一种时间依赖性的‘相位失调’。

就像两个本应和谐演奏的乐器，现在各自的节奏乱了，

导致整个免疫系统的‘交响乐’变成了噪音。”

她提出了几个关键的病理假设，为模型的构建指明了方向，

哪些免疫细胞、细胞因子和信号通路是需要重点关注的“嫌疑对象”。

她的加入，如同为在黑暗中摸索的我和张宇点亮了一盏病理机制的明灯。

与此同时，张宇则展现了他在计算机领域的天赋。

接到我和花瑶整理出的初步数据和病理特征后，他立刻投入战斗。

利用其精湛的编程技巧和对机器学习框架的深刻理解，

张宇以惊人的速度搭建起了一个初步的免疫调节模型框架。

这个框架不再局限于“AI医生”原有的肿瘤诊断模块，而是全新设计，

能够整合多维度的免疫细胞数据、细胞因子浓度、基因表达谱等动态信息。

“我采用了时序卷积网络结合注意力机制，”

张宇一边敲击键盘，一边解释道，

“这样可以更好地捕捉免疫数据随时间变化的模式，

以及哪些因素在特定时间点起到了关键作用。”

他将花瑶提出的关键病理节点作为模型的核心特征输入，

并预留了足够的接口，方便后续根据我的“启发”进行参数调整和结构优化。

我则扮演了“中枢大脑”的角色。

我将实验室积累的所有相关数据，包括患者的临床资料、各种检测结果，

以及通过“速记”能力记住的海量文献中的类似案例和基础研究数据，

源源不断地提供给张宇，充实模型的训练集。

更为重要的是，我与花瑶、张宇进行了无数次的深入讨论。

我们常常在实验室的角落里、在深夜的线上会议中，

为一个参数的设置、一个特征的取舍、一种算法的优劣争得面红耳赤。

而在每一次讨论陷入僵局，或者模型运行结果不尽如人意时，

我的“AI启明”能力便开始发挥作用。

我会闭上眼睛，让大脑进入一种空灵的状态，“AI启明”如同一个超级优化器，

在我意识深处模拟着模型的各种可能性。

同时，我的“城市脑洞”也在高速运转，将免疫调节网络想象成一个动态的“城市交通系统”，

细胞因子是传递信号的“车辆”，免疫细胞是执行任务的“部门”，

而免疫紊乱则是“交通拥堵”或“信号失灵”。

我开始思考如何用“城市治理”的思路——比如动态信号调控、资源优化配置——

来调整免疫模型的参数和结构。

“张宇，试试把树突状细胞的抗原呈递效率作为一个独立的时序变量，

权重系数可以参考城市早高峰时段主干道的车流量权重……”

“花瑶，你觉得如果我们把IL-6和TNF-α的波动，

类比成城市电网中两个相互干扰的频率，

模型中加入一个类似‘滤波’的调节模块，会不会更接近病理真相？”

我的这些想法，初听之下常常让花瑶和张宇觉得有些“天马行空”，甚至不可思议。

但当张宇将这些源于“城市脑洞”的灵感转化为具体的算法参数和模型结构调整后，

奇迹往往发生了——

模型的预测精度和稳定性竟然真的得到了提升！

张宇啧啧称奇：

“林寻，你这脑子到底是什么做的？这种跨界联想都能行得通！”

花瑶也由衷佩服：

“将复杂的免疫网络用城市系统来类比，确实让很多抽象的调节机制变得直观了。”

在我的“AI启明”和“脑洞”的双重启发下，在花瑶精准的病理剖析指导下，

在张宇高超的编程技术实现下，这个初步的免疫调节模型框架，

正以肉眼可见的速度迭代、进化，逐渐显露出破解那个复杂免疫调节障碍难题的潜力。

实验室里的僵局，似乎正在被这三个年轻人悄然打破。

经过无数个日夜的奋战，在我、花瑶和张宇的共同努力下，

一个融合了海量临床数据、复杂病理机制和创新算法的庞大免疫调节模型终于初具规模。

这个模型如同一个精密的虚拟免疫系统，

试图模拟和预测各种干预手段对那种“潮汐式”免疫紊乱的影响。

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