第70章 张宇修正模型与参加国际医学评选。（2/2）

有效过滤干扰，提取关键特征。

“哇！在模拟数据录入错误的场景下，‘2型’的准确率比原版高出了15%！”

张宇激动地喊道。

“在罕见病特征集上，召回率提升了近20%！”

花瑶也惊喜地发现。

“而且，整体推理速度并没有下降，反而因为策略优化，

平均处理时间缩短了8%！”

林寻看着最终汇总的推演报告，眼中充满了赞赏。

经过ai启明数千次的智能模拟推演和张宇根据推演结果进行的反复调优，新架构的性能得到了充分验证和稳定。

当我们将优化后的“启明-2型”架构正式部署，

并使用真实的、经过清洗的临床数据进行测试时，效果令人震惊。

“准确率提升3.2%，

早期微小病灶检出率提升海量文献时迅速抓住重点，并将其融会贯通到讲解资料中。

花瑶则沉浸在数据的海洋里。她反复核对每一个病例数据，

确保从患者基本信息、影像学特征到病理诊断结果，

每一个环节都准确无误。

她制作的案例分析报告，图文并茂，逻辑清晰，

将“ai启明”的诊断过程和优势展现得淋漓尽致。

遇到复杂的数据可视化需求，她会和张宇反复沟通，

力求达到最完美的效果。

张宇的世界则充满了代码、界面和动画效果。

他不仅要优化“ai启明”的展示接口，使其操作更便捷，结果展示更直观，

还要设计一个引人入胜的开场动画，生动地讲述“ai启明”如何像一位不知疲倦的“电子医生”，

在海量影像中精准捕捉早期肺癌的“蛛丝马迹”。

他常常为了一个界面的配色、一个动画的流畅度而反复修改，

力求达到专业与美感的完美结合。

“寻哥，你看这段关于‘启明’如何识别微小结节的医学原理讲解，

这样表述会不会太晦涩？

我担心非ai专业的医学评委理解起来有难度。”花瑶拿着一份资料向林寻请教。

林寻接过来看了看，沉吟道：

“你说得对。我们可以加入一个类比，

把‘启明’的特征提取算法比作经验丰富的病理科医生，

它能看到人眼难以察觉的细微结构变化，并将这些变化量化。

这样可能更形象。”

“张宇，展示程序的实时交互部分，

我希望能模拟医生实际操作的场景，比如导入di文件，

‘启明’实时分析并给出提示，这个能实现吗？”林寻又转向张宇。

张宇手指在键盘上敲了敲，自信地说：

“没问题！我已经预留了接口，到时候可以现场演示，绝对震撼！

动画部分我也做了几个版本，你们看看哪个效果更好。”

我们三人时而各自为战，

时而聚首讨论，实验室里充满了紧张而有序的气氛。

疲惫是难免的，

但每当看到“ai启明”的展示方案在手中一点点完善，

想到它未来可能拯救的生命，所有的辛苦都化为了前进的动力。

距离提交材料和最终展示的日期越来越近，

一份凝聚了三人智慧和汗水的参赛方案也逐渐成型。

它不仅是对“ai启明”卓越性能的证明，更是林寻、花瑶、张宇三人友谊与协作的结晶。

“准备好了吗？”

林寻看着两位并肩作战的伙伴，眼中充满了期待。

“时刻准备着！”

花瑶和张宇异口同声，眼中闪烁着同样的光芒。

我们带着这份精心准备的“答卷”，即将登上国际医学ai的最高舞台。