第111章 获得老专家的认同（2/2）

应对策略：从其擅长的内镜形态学特征入手，展示ai模型在特征提取、量化分析上的优势，

并结合其既往发表的典型病例进行模型验证，突出ai作为‘超级助手’的角色，而非‘取代者’。”

启明的分析如同及时雨，更像是林寻特种兵生涯中关键时刻的战术支援。

凭借着过人的速记能力，我瞬间将启明给出的策略要点牢记于心，

并迅速组织语言。

我深吸一口气，微笑着对老专家说：

“李教授，您提出的问题正是我们团队一直在深入思考和解决的。

您在早期胃癌内镜形态学诊断方面的研究，尤其是关于‘凹陷型病变边界清晰度与病理类型相关性’的论述，

一直是我们学习的典范。”

听到我准确引用了自己的研究，老专家紧绷的脸色微微缓和，

露出一丝讶异。

我趁热打铁：

“我们的‘ai医生-早期胃癌诊断模型’，并非凭空捏造。

它学习了包括您团队在内的数万例高质量内镜图像和临床资料。

特别是在形态学特征提取上，它能精准识别如您所强调的‘胃小凹结构异常’、‘微血管形态改变’等细微征象，

并进行量化分析，这恰恰是对您诊断思路的数字化延伸和强化。”

说着，我现场连接笔记本电脑，调出启明准备好的演示。

“李教授，您看这例病例，与您20xx年发表在《中华消化内镜杂志》上的那例‘浅表隆起型早期胃癌’极为相似。

ai不仅准确识别了病变区域，其自动生成的‘边界不规则度’、

‘表面凹陷深度’等量化参数与您当时的镜下描述和病理结果高度吻合。

更重要的是，对于一些经验不足的年轻医生容易忽略的微小病变，

ai也能凭借其强大的模式识别能力及时提醒。”

我一边演示，一边结合老专家熟悉的领域，深入浅出地阐述ai的优势：

“我们认为，ai医生不是要取代医生，而是要成为像您这样经验丰富专家的‘超级放大镜’和‘第二双眼睛’，

帮助医生更高效、更精准地捕捉早期病变，

让更多患者受益于早期诊断和治疗。”

老专家的眉头渐渐舒展，眼神中从最初的质疑，

慢慢变成了审视，再到一丝欣赏。

他仔细观察着屏幕上ai对不同病例的分析过程，不时点头。

演示结束，会场一片寂静。

老专家沉思片刻，缓缓站起身，对着林寻露出了赞许的笑容：

“小林同学，你的‘ai医生’确实有独到之处。刚才是我有些固执了。

你的模型，很好地结合了我们临床医生的智慧，

它的精准度和辅助价值，值得肯定！”

他顿了顿，环视全场，声音洪亮地说：

“各位同仁，我认为林寻团队的这个‘ai医生’项目，

值得我们大力支持和推广！

它不仅不是洪水猛兽，

反而可能是我们攻克早期胃癌诊断难题的有力武器！

我愿意牵头，帮助他们对接更多临床资源，进行更大范围的验证和优化！”

老专家的态度转变，如同一枚重磅炸弹，瞬间点燃了会场。

掌声雷动，之前的质疑声消失无踪，取而代之的是对“ai医生”的浓厚兴趣和期待。

我心中涌起一股暖流，

我知道，这不仅是“ai医生”的胜利，更是科技与人文结合的胜利。

我看向台下的花瑶和张宇，两人正激动地向他挥手。

而在我脑海中，启明平静地提示：

“任务完成。

下一步建议：启动多中心临床验证，同步优化肺癌模型。”

在老专家的主动帮助和业界的关注下，我的“ai医生”如同插上了翅膀，成功迈向了更广阔的舞台。

而我，这位融合了特种兵经验、超强免疫与速记能力的医学研究生，

在ai启明的辅助下，正一步步书写着属于我的，关于生命与科技的传奇。