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第73章 林寻前往医院迟到与介绍自己的ai模型

    林寻刚走出教学楼,口袋里的手机就急促地响了起来。地址发布邮箱 ltxsbǎ@GMAIL.COM


    是医学系辅导员的电话,语气带着前所未有的凝重和急切:


    “林寻!你现在在哪里?系里刚接到市中心医院的紧急求助!


    有一位非常特殊的疑似早期肺癌患者,情况复杂,常规检查手段难以确诊,


    患者身份敏感,医院希望我们系里能派有潜力的学生,


    带上最新的研究成果去协助分析!你……”


    “我去。”


    林寻没有丝毫犹豫,打断了辅导员的话,


    “我正在研发一个早期肺癌诊断的AI模型,或许能帮上忙。


    请把地址和患者的初步资料发给我,我马上过去。”


    电话那头的辅导员显然愣了一下,随即大喜过望:


    “太好了!林寻!资料马上发你!


    地址是市中心医院住院部12楼特护病房。


    王教授已经在那边等着了,你尽快!”


    挂了电话,林寻立刻启动“AI启明”。


    【“AI启明,接收并分析患者初步资料。启动导航,


    目标:市中心医院住院部。”】


    【“资料接收中……分析开始。


    患者CT影像存在多处磨玻璃结节,形态不典型,良恶性鉴别难度极高。


    常规肿瘤标志物检测值处于临界区间。导航已启动,


    预计最快到达时间:35分钟。”】


    林寻快步走向校门口,准备打车。


    就在他穿过学校附近的一个小公园时,一阵焦急的呼救声传来:


    “有人吗?谁能帮帮我?我……我找不到家了……”


    林寻循声望去,只见一位头发花白的老奶奶正拄着拐杖,


    焦急地在公园的长椅旁打转,眼眶泛红,


    显得无助又可怜。


    她手里紧紧攥着一张已经有些泛黄的旧照片,上面似乎是她和家人的合影。


    林寻脚步一顿。


    看了一眼手机上的时间,距离和王教授约定的时间越来越近。


    【“AI启明:根据实时路况,若立即离开,可在预计时间内到达。


    若停留,预计迟到20-30分钟。


    王教授,心胸外科权威,性格严谨,对时间观念要求极高。


    历史数据显示,其对迟到者的初始信任度评分平均降低25%。”】


    “AI启明”的分析冷静而精准,甚至预测了潜在的风险。


    林寻的目光再次落在老奶奶无助的身影上。


    想起了自己奶奶也是这样一位慈祥的老人。


    前世在特种部队执行任务时,我见过了太多的生死离别。


    也更加懂得生命和感情的可贵


    所谓医者仁心,不仅仅是在手术台和实验室里,


    更在每一个需要帮助的当下。发^.^新^.^地^.^址 wWwLtXSFb…℃〇M


    我深吸一口气,快步走向老奶奶:


    “奶奶,您别着急,我帮您想想办法。


    您还记得家里的电话,或者您家人的名字吗?”


    老奶奶看到林寻,像是抓住了救命稻草,颤抖着说:


    “我……我不记得电话了……我儿子叫……叫李明……”


    林寻一边安抚着老人的情绪,一边耐心引导她回忆更多细节。


    同时,他让“AI启明”尝试根据有限的信息,结合公安系统的人口信息查询。


    十几分钟后,“AI启明”终于锁定了老人儿子的联系方式。


    电话接通,老人的儿子在那头焦急万分,得知母亲平安,连声道谢,表示马上开车过来接。


    林寻陪着老人在长椅上坐下,直到确认她儿子已经在路上,


    并且能准确找到位置,才起身离开。


    当林寻气喘吁吁地赶到市中心医院住院部12楼特护病房外时,


    比预计时间晚了将近25分钟。


    病房外的走廊上,一位头发梳理得一丝不苟,


    戴着金丝眼镜,


    神情严肃的中年男医生正焦躁地踱步,


    他正是江城大学医学院的权威,王教授。


    旁边还站着几位医院的医生和系里的其他几位学生,


    包括林寻的好友,医学系的花瑶。


    看到林寻匆匆赶来,王教授皱紧了眉头,看了一眼手表,语气带着明显的不悦和责备:


    “林寻是吧?我不管你路上有什么事!这里是医院!


    是人命关天的地方!对于我们医生来说,时间就是生命!


    一个连时间都无法遵守的人,怎么能让人相信他的专业能力?”


    周围几位医院的医生也露出了不以为然的神色。


    花瑶则是一脸担忧,想替林寻解释几句,


    却被王教授一个严厉的眼神制止了。


    林寻知道现在不是解释的时候,他微微躬身,语气诚恳:


    “王教授,对不起,路上遇到突发情况,耽误了时间。


    关于患者的情况,我带来了我自研的早期肺癌AI诊断模型‘启明’,


    或许能为诊断提供一些新的思路。”


    王教授上下打量了林寻一番,眼神中充满了审视和不信任,


    显然,


    林寻的迟到已经让他对这个据说“颇具传奇色彩”的学生打上了一个大大的问号。


    他冷冷地哼了一声:


    “AI模型?我倒要看看,你这‘传奇’,能不能弥补你迟到的过失。


    跟我来!”


    说完,王教授转身走进了会议室,林寻深吸一口气,压下心中的波澜,紧随其后。


    接下来我必须要用ai启明的实力来永远这一糟糕的印象,更重要的是,


    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6.8mm×5.2mm,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4.1mm×3.9mm,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。
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