第73章 林寻前往医院迟到与介绍自己的ai模型（2/2）

为那命悬一线的患者争取时机。

花瑶看着林寻的背影，默默攥紧了拳头，在心里为我加油。

会议室里气氛有些凝重。

王教授和几位资深医生围坐在会议桌前，面前摊开着患者的厚厚一叠检查报告和ct影像胶片。

我的迟到，就像一层阴影，笼罩在众人对我的期待之上。

林寻刚在会议桌一角坐下，准备打开自己的笔记本电脑，接入医院的系统。

这时，一个看起来比林寻低两届的年轻男生，

端着一杯水走了过来，

轻轻放在林寻面前，

然后主动接过了林寻手里的一些资料和移动硬盘。

“林寻学长，您好，我是医学系大二的张磊，您叫我小张就行。

王教授让我协助您处理资料和设备连接。”

男生脸上带着腼腆而真诚的笑容，眼神里充满了好奇和一丝崇拜。

他之前就听说过林寻在医学系的“传奇”事迹，

尤其是关于那个神秘的ai诊断模型。

林寻对这个主动帮忙的学弟报以一个温和的微笑：

“谢谢你，小张。”

“不客气，学长！”

小张一边熟练地帮林寻连接笔记本电脑到医院的pacs影像系统，一边忍不住小声问道：

“学长，听说您带来了您自己研发的早期肺癌诊断模型

？叫……叫‘启明’是吧？

它……它在医学诊断中具体是怎么应用的啊？

真的能比传统方法更准确吗？”

他的问题直接而纯粹，

充满了对新知识的渴望，没有王教授那般的审视，

也没有其他医生的疑虑。

林寻一边等待系统连接，一边耐心地回答：

“‘ai启明’本质上是一个基于深度学习的影像分析和辅助决策系统。

它通过学习海量的标注化ct影像数据、病理报告以及临床资料，

总结出早期肺癌在影像上的细微特征模式，

这些模式可能非常 subtle，甚至超出人眼的分辨极限。”

我顿了顿，看着小张专注的眼神，继续解释：

“在应用时，它可以快速读取患者的ct影像，

自动识别并标注出可疑的结节或病灶，分析其大小、形态、边缘、密度等特征，

并结合患者的临床信息，给出一个良恶性的概率评估和风险分级。

它不是要取代医生，而是作为医生的‘第二双眼睛’和‘超级大脑’，

帮助医生提高诊断的效率和准确性，

尤其是对于这种常规方法难以确诊的疑难病例。”

【“ai启明：患者影像数据加载完成。开始分析……

初步识别可疑结节8处，其中3处形态高度疑似早期癌变特征。

正在进行多维度特征提取与比对……”】

林寻的意识中，“ai启明”已经开始了高速运转。

小张听得眼睛发亮，连连点头：

“哇！这么厉害！那它的准确率能达到多少？”

“在我之前用公开数据集和部分临床合作数据进行的测试中，

对于早期微小肺癌的检出率和良恶性判别的准确率，

确实比传统的影像科医生平均水平要高出一些，尤其是在减少‘假阳性’和‘假阴性’方面有比较明显的优势。”

林寻实事求是地说，

“当然，它还需要更多的临床验证和优化。”

“太酷了！学长！”

小张由衷地赞叹道，

“要是真能普及，那得有多少早期肺癌患者能被及时发现啊！”

他们的低声交谈，并没有刻意回避其他人。

王教授虽然表面上还在和其他医生讨论着片子，

但耳朵却不由自主地捕捉着林寻的话。

“超出人眼分辨极限”、“减少假阳性假阴性”，

这些词让他原本紧锁的眉头，

似乎微微松动了一丝。

其他几位医生也露出了若有所思的表情。

这时，林寻的笔记本屏幕上，“ai启明”的分析界面已经加载完毕。

【“ai启明：分析完成。

主要可疑病灶位于右肺上叶尖段（s1），

大小约6.8mmx5.2mm，磨玻璃密度，边缘可见细微毛刺征及胸膜牵拉迹象。

ai诊断置信度：恶性可能 89.7%。

次要可疑病灶1处，位于左肺下叶外基底段（s10），大小约4.1mmx3.9mm，混杂密度，恶性可能 62.3%。

危险提示：s1病灶形态学特征符合早期浸润前病变向微浸润腺癌过渡的可能性较高。”】

林寻指着屏幕上被“ai启明”精准框选并标注出来的微小病灶，

对王教授和在场的医生们说：

“王教授，各位老师，‘ai启明’的初步分析结果出来了。

它识别出两个高风险结节，尤其是右肺上叶这个，

它认为恶性可能性很高，并且提示有早期浸润的迹象。”

会议室里所有人的目光，

瞬间都聚焦到了屏幕上那个被红色方框标记出来的、

在复杂肺部纹理中几乎难以察觉的小小阴影上。

一场关于ai与传统诊断的较量，正式开始。

而小张，这位充满求知欲的年轻医学生，

则是第一个近距离见证“ai启明”锋芒的人。