第109章 陈教授的经验教导（1/2）

数据的障碍被克服后，我立刻指挥启明和张宇，将清洗、脱敏后的高质量临床数据导入超算中心。

庞大的“ai医生”早期胃癌诊断模型在超算的强大算力加持下，

开始了新一轮的深度学习和迭代进化。

模型的准确率曲线在稳步攀升，但我并未满足，我知道医学的高峰永无止境。

我的ai医生早期胃癌诊断模型融入新数据后，展现出了更强的识别能力，

但同时也暴露出一些在特殊病例和罕见体征上的判断偏差。

为了进一步优化模型的鲁棒性和泛化能力，

我一头扎进了浩如烟海的医学文献中，

特别是那些关于早期胃癌异型增生、微小浸润以及特殊病理类型的研究。

就在我为一篇上世纪90年代关于“胃黏膜肠上皮化生与胃癌前病变关系”的经典文献查阅相关注解时，

在学校图书馆的古籍与特藏部，我结识了一位在此整理旧档的退休老教授——

曾任江城大学医学院病理科主任的陈老爷子。

陈教授头发花白，但精神矍铄，

看到林寻专注研读的竟是自己当年也曾深入研究过的领域，

不禁主动攀谈起来。

得知林寻正在研发用于早期胃癌诊断的ai模型，陈教授眼中闪过一丝惊喜：

“年轻人，这个方向很好啊！

早期诊断是提高胃癌生存率的关键。

不过，ai再智能，也离不开扎实的病理基础和临床经验的积累。”

林寻对这位前辈充满敬意，虚心请教。

老教授结合自己几十年的临床病理经验，给林寻提供了一些极为宝贵的经验和建议。

“小林啊，你们的模型是不是主要依靠影像特征？”

陈教授问道。

“是的，陈教授，主要基于胃镜图像和病理切片的数字化分析。”

我回答。

陈教授点点头，又摇摇头：

“影像很重要，但不能忽视临床病史和体征的综合判断。

有些早期胃癌，影像上并不典型，

但结合患者的家族史、长期服用某些药物的历史，

以及一些看似不相关的细微症状，就能提高警惕。

你们的ai，能不能把这些‘软指标’也融合进去？”

我眼前一亮，这正是他目前在思考的方向之一。

陈教授继续说道：

“还有，病理诊断是金标准，但病理切片的判读也有其主观性。

同一个切片，不同的医生可能会有细微的判断差异。

你们在训练模型时，有没有考虑过引入不同年资、不同亚专业病理医生的诊断意见作为参考，

而不是单一来源的‘标准答案’？

这样可以让模型学习到更全面的判断逻辑。”

“再有，”

陈教授拿起我桌上的一篇文献，

“关于印戒细胞癌的早期诊断，它的影像学表现往往不明显，容易漏诊。

你们的数据集中，这类病例的占比如何？ai对这类‘狡猾’的癌细胞，

识别率怎么样？”

老教授的话如醍醐灌顶，点醒了我在模型构建中一些潜在的盲区。

他不仅分享了具体的病例特点和诊断心得，还推荐了几本早已绝版的、关于胃癌病理形态学研究的珍贵专着，

并答应帮忙联系几位仍在一线工作的老同事，

为我的“ai医生”模型提供一些疑难病例的“专家会诊”意见。

“陈教授，您的这些建议太宝贵了！真是帮了我们大忙！”

我由衷地感谢道。

“哈哈，老了，只能动动嘴皮子了。”

陈教授笑道，

“希望你们这些年轻人能把新技术用好，真正造福患者。

我等着看你们的‘ai医生’大放异彩的那一天！”

告别陈教授，