重生到平行世界龙国 第178章 和李铭交流

江城大学，医学软件培训中心。

午后的阳光透过百叶窗，在屏幕上投下斑驳的光影。

连续几小时的操作讲解让不少同学面露倦色，

趁着讲师喝水的间隙，

教室里响起了低低的交谈声。

我伸了个懒腰，揉了揉有些酸胀的眼睛。

作为研二的医学学生，我对这些新兴的医学辅助软件抱有极大的兴趣。

我旁边的花瑶，

一个扎着马尾辫、眼神明亮的女生，正蹙眉看着屏幕上复杂的流程图。

“这个影像识别模块的参数设置，感觉还是不够直观，”

花瑶小声抱怨道，

“上次我们小组做案例分析，调了半天阈值，

结果还是漏检了一个早期微小结节。”

我凑近看了看，大脑飞速运转起来——

这就是他“脑洞”能力的体现，总能从别人忽略的细节中找到突破口。

“确实，”

我点点头，

“软件默认的是基于通用人群的数据模型，但我们实际接触的病例千差万别。

如果能……”

就在这时，我脑海中响起一个温和而精准的声音：

【用户林寻，检测到您正思考医学影像识别优化问题。

结合早期肺癌、胃癌、肝癌诊断模型的核心算法逻辑，

建议考虑引入动态权重调整机制，

根据患者年龄、病史、生活习惯等风险因素，

对不同区域的特征识别赋予差异化敏感度。】

这是“AI启明”在发挥作用，它不仅仅是一个信息库，更是一个能与我深度协同思考的智能伙伴。

而那个集成了多种早期癌症诊断与预测模型的“AI医生”，

则是我实践这些想法的强大后盾。

我眼睛一亮，正要开口，一个略带沙哑的男声从斜后方传来：

“同学，你是说，想让软件更‘懂’病人的个体差异吗？”

我和花瑶同时回头，看到一个戴着黑框眼镜，

穿着简单T恤的男生，

正拿着笔记本，眼神里带着一丝探寻。

他看起来有些内向，但谈起专业问题，眼睛却很亮。

“是的，”

我来了兴趣，站起身，

“我叫林寻，医学部的。你呢？”

“李铭，计算机系大三。”

男生推了推眼镜，

“我辅修了生物信息学，对这些交叉领域比较感兴趣。

刚才听到你们讨论，我觉得这个方向很有意思。

你们觉得，如果引入一种半监督学习的思路会怎么样？”

“半监督学习？”

我的“速记”能力瞬间让他抓住了关键词，

大脑中“AI启明”立刻开始检索相关知识图谱，

并与“AI医生”的诊断模型进行交叉比对。

“你的意思是，”

我顺着思路往下说，

“用少量标注好的高质量病例数据作为种子，然后让模型自己去‘学习’更多未标注或弱标注的临床数据，

特别是那些带有详细随访信息的‘灰色数据’，

来优化它对不同风险特征的判断？”

李铭眼睛一亮：

“没错！我之前做过一个小项目，

是关于利用电子病历文本进行疾病风险预测的。

我发现很多时候，医生的经验判断，

那些没有明确写在诊断报告里，

但体现在病程记录、用药调整中的‘潜信息’，其实非常有价值如果能让软件学会捕捉这些‘潜信息’，

再结合林寻你说的动态权重调整……”

“那就不仅仅是参数调整了，”

我接过话头，脑洞大开，

“这简直是在给软件植入‘临床思维’的雏形！

比如，对于一个有长期吸烟史的患者，AI医生在分析他的肺部CT时，

除了常规的结节检测，

‘AI启明’可以辅助分析其吸烟年限、家族史等数据，

让‘AI医生’的早期肺癌诊断模型对某些特定位置、

特定形态的磨玻璃影更加敏感，

同时动态降低对一些良性钙化灶的关注度。”

“对！而且，”

李铭也兴奋起来，

“我们还可以设计一个用户反馈接口！

比如，医生在实际诊断中，

如果觉得AI的某个判断有偏差，可以手动标注出来，

这些‘医生的经验修正’数据，反过来又能喂给模型，形成一个闭环迭代。

这比单纯依靠算法工程师在后台调整参数要高效得多，

也更贴合临床实际！”

两人你一言我一语，越聊越投机。

花瑶在一旁听得连连点头，不时补充一些临床工作中遇到的实际痛点，

比如医生往往没有太多时间进行复杂的参数调试，

新的思路必须兼顾操作的便捷性。

我的特种兵经验此刻也悄然发挥作用——我擅长在复杂信息中快速抓住核心，并制定可行的行动方案。

“李铭，你的技术思路加上我们医学视角的需求，这个想法完全可行！

我们可以先做一个原型demo，就用‘AI医生’现有的早期胃癌风险预测模型来做试验田。

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