第112章 临床验证的阶段性胜利（2/2）

我让张宇优化图像预处理算法，同时与花瑶一起，协助合作医院规范图像采集标准。

“罕见病”的考验：遇到一例非常罕见的“胃底腺型早期胃癌”，

其形态学特征与现有数据库差异较大。

启明初期给出的置信度不高。

我凭借速记能力，立刻回忆起相关文献报道，并指导团队将该病例的详细数据

（包括多模态影像、病理切片数字化图像）

紧急纳入训练集，进行小范围快速迭代。

几天后，当另一例疑似病例出现时，更新后的启明已能给出较为明确的提示。

“人机协同”的磨合：部分资深医生对ai仍有抵触情绪，或过度依赖ai。

我提出“ai初筛-医生复核-疑难病例ai辅助决策-最终医生拍板”的标准化流程，

并通过花瑶组织了多场“ai医生”辅助诊断的演示与讨论会，

强调ai是“超级助手”而非“决策者”的定位。

算法的持续优化：随着数据量的激增，启明不断学习。

我要求团队不仅仅满足于“准确”，更要追求“高效”。

我指示启明：“在保证准确率的前提下，优化特征提取速度和分析流程，

将单次诊断辅助时间控制在30秒以内，

减轻医生工作负担。”

我几乎是以医院为家。

白天，我穿梭于各个内镜中心，观察ai的实际应用情况，收集医生反馈，处理突发问题；

晚上，则和张宇、花瑶一起，汇总数据，分析问题，

与启明共同探讨算法优化方案。

我那异于常人的免疫力在连轴转的高强度工作中发挥了作用，

而特种兵的耐力和意志力，则支撑着我带领团队攻坚克难。

“目前累计完成临床验证病例3000例，ai医生早期胃癌检出灵敏度92.3%，特异度89.7%，均高于预设目标。

对于直径小于1cm的微小癌灶，检出率较传统筛查提高约15%。”

在月度进展汇报会上，花瑶汇报着令人振奋的数据，

“更重要的是，医生对ai辅助诊断的接受度和满意度持续提升，

已有多家非试点医院主动联系我们，希望加入验证或后续推广。”

张宇补充道：

“我们根据新数据，已经完成了两次算法迭代。

现在的启明，在处理低质量图像、识别不典型病变方面能力更强，

分析速度也提升了20%。

下一步，我们计划整合患者的血清学肿瘤标志物数据和临床病史信息，

构建一个多模态的早期胃癌风险预测与诊断模型，提升综合筛查能力。”

我点了点头，目光坚毅：

“临床验证的阶段性胜利，只是‘ai医生’迈向更广阔舞台的又一步。

整合多模态数据，提升综合能力，这是我们的下一个目标。

启明，准备好了迎接新的挑战吗？”

“系统已准备就绪，”

启明的声音依旧冷静，却似乎带着一丝不易察觉的“活力”，

“多模态数据接口已预留，新的学习框架正在构建中。”

窗外，江城的夜色正浓，但林寻团队办公室的灯光依旧明亮。

在ai启明的强大助力下，在林寻这位融合了特种兵坚韧、医学智慧与超凡学习能力的领导者带领下，

“ai医生”正从早期胃癌诊断的突破口出发，不断磨砺锋芒，向着更深远的医学领域，铿锵前行。

我们的征途，是星辰大海，是守护亿万生命的健康长城。