第112章 临床验证的阶段性胜利（1/2）

“ai医生”早期胃癌诊断模型的推广许可，如同一道发令枪，

我没有丝毫犹豫，立刻率领团队投入到了紧张的临床验证阶段。

这不再是实验室里的数据推演，也不是研讨会上的唇枪舌剑，

而是真刀真枪地与疾病交锋，直面临床一线的复杂与挑战。

我的团队核心依旧是铁三角：他本人坐镇中枢，负责整体策略与关键决策；

花瑶凭借其细心与扎实的临床知识，负责对接医院、收集病例反馈与数据整理；

张宇则专注于技术保障，

确保“启明”ai系统在高强度临床环境下的稳定运行，

并根据新数据进行算法迭代。

“临床验证，是‘ai医生’真正的试金石。”

我在团队首次动员会上强调，特种兵时期面对未知险境的警觉性再次被激发，

“我们不仅要证明它的准确率，更要证明它的实用性、稳定性，

以及应对各种‘意外’的能力。

启明，准备好了吗？”

“系统就绪，”

冰冷的电子音在林寻耳中响起，

“已接入江城大学第一附属医院等三家试点医院的内镜中心系统，

实时数据接收与分析通道畅通。

预警机制：针对罕见病例、边缘性诊断、数据异常等情况设置三级响应。”

临床验证的第一天，挑战便不期而至。

一位老年患者，有长期胃溃疡病史，内镜下可见胃角处一处糜烂灶，形态不规则。

年轻主治医生初步判断为良性溃疡，

但“ai医生”在辅助分析时，却给出了“高度疑似早期胃癌，建议重点活检”的提示，

并将其识别的“微小凹陷”、“局部微血管紊乱”等细微特征标记出来。

主治医生将信将疑，我闻讯赶来。

我仔细观察了内镜图像，并调取了“启明”的分析报告。

凭借特种兵生涯锻炼出的敏锐观察力和扎实的医学功底，

结合“启明”提供的量化参数，我倾向于ai的判断。

我与患者主治医生及上级医师沟通后，建议扩大活检范围和深度。

三天后，病理结果出来：印戒细胞癌，早期。

这个结果让参与的医生们震惊不已，也对“ai医生”的“火眼金睛”刮目相看。

“太险了！这种类型的早期胃癌，内镜下表现太不典型了，很容易漏诊！”

那位年轻医生心有余悸地说。

我却并未因此自满，他立刻召集张宇：

“启明，调出这例病例的原始数据和分析过程，复盘它是如何捕捉到关键特征的。

我们要把这种‘经验’沉淀下来，

整合到算法模型中，

让它对这类‘伪装者’的识别能力更强。”

“明白，”

启明迅速响应，

“正在进行特征重要性评估和模型微调。

建议同步收集更多类似不典型早期胃癌病例数据，

以增强模型鲁棒性。”

这仅仅是个开始。

在随后的几周里，我团队遇到了各种各样的挑战：

数据质量的挑战：部分基层医院上传的内镜图像存在曝光不足、角度不佳等问题，影响ai识别。