第109章 陈教授的经验教导（2/2）

我带着满满的收获回到实验室。

我立刻调整研究方向，让张宇优化算法，尝试将临床病史等非影像特征进行量化和融合；

同时，我和花瑶一起，根据陈教授的指点，

重新梳理和标注病理数据，

并开始着手收集特殊类型早期胃癌的病例。

有了新数据的滋养和老教授经验的“点睛”，

“ai医生”早期胃癌诊断模型如同被注入了新的灵魂，

在超算的驱动下，向着更高的精准度和更广阔的临床适用性发起了冲击。

我知道，攻克早期胃癌诊断的难关，又迈进了坚实的一步。

融入老教授的经验和他提供的那些珍贵的、甚至是有些绝版的病理数据与疑难病例分析后，

我的“ai医生”早期胃癌诊断模型仿佛完成了一次脱胎换骨的进化。

我和张宇根据陈教授的建议，对模型架构进行了深度优化。

我们不仅将临床病史、家族遗传史、用药史等“软指标”通过复杂的特征工程转化为模型可理解的参数，

融入到原有的影像分析体系中，形成了多模态的数据输入；

还特别针对印戒细胞癌等特殊类型的早期胃癌，

利用陈教授提供的典型及疑难病例，对模型进行了专项的强化训练和特征提取。

“启明，启动新一轮全参数训练，重点关注多模态特征融合后的权重分配，

以及特殊病理类型的识别阈值。”

我在脑海中下达指令。

“收到，正在初始化超算资源，预计训练周期72小时。”

启明的电子音响应。

超算中心的指示灯再次开始疯狂闪烁，庞大的数据洪流在“ai医生”模型中奔涌。

这一次，模型的学习不再仅仅是冰冷数据的堆砌，

更融入了陈教授等老一辈医学专家几十年积累的“经验直觉”和“临床智慧”——

那些难以用纯粹数据表达的、对细微征象的敏感捕捉，对疾病发展规律的深刻洞察。

三天后，当最新一轮训练完成，评估报告呈现在我、花瑶和张宇面前时，所有人都抑制不住内心的激动。

“准确率……92.7%！特异性91.3%！

敏感性93.5%！”

张宇看着屏幕上跳动的数字，声音都有些颤抖，

“这在早期胃癌诊断领域，已经超越了很多资深专家的平均水平了！

特别是印戒细胞癌的识别率，从之前的68%一下子提升到了89%！”

花瑶捂着嘴，眼中闪烁着泪光：

“太……太好了！那些患者的数据没有白贡献，陈教授的经验也真正发挥了作用！”

我看着报告，脸上露出了久违的笑容。

特种兵生涯让我习惯了冷静和克制，但此刻，我也感到了一种巨大的成就感。

这不仅仅是技术的胜利，

更是传统医学智慧与现代人工智能完美结合的结晶。

“更重要的是，”

我指着报告中的另一项指标，

“模型对‘疑似病例’的判断逻辑更加清晰，

能够给出更具参考价值的风险评估和建议随访周期，

这非常符合临床实际需求。”

我知道，融入老教授的经验和数据后，

我的ai医生模型不仅仅是准确率的提升，更是在“临床思维”上更进了一大步，

变得更加强大、更加智能，也更加贴近一线医生的实际诊断需求。

“下一步，”

我目光坚定，

“我们需要进行小范围的临床验证。

陈教授已经帮我们联系了几位专家，我们把模型的初步诊断结果和他们的会诊意见进行对比，进一步打磨。

‘ai医生’，很快就能真正走上战场，为守护人民健康贡献力量了！”

窗外，阳光正好，照亮了实验室里年轻人们充满希望的脸庞。

一个由ai驱动的医学新时代，正在我们手中缓缓拉开序幕。