第178章 和李铭交流（1/2）

江城大学，医学软件培训中心。

午后的阳光透过百叶窗，在屏幕上投下斑驳的光影。

连续几小时的操作讲解让不少同学面露倦色，

趁着讲师喝水的间隙，

教室里响起了低低的交谈声。

我伸了个懒腰，揉了揉有些酸胀的眼睛。

作为研二的医学学生，我对这些新兴的医学辅助软件抱有极大的兴趣。

我旁边的花瑶，

一个扎着马尾辫、眼神明亮的女生，正蹙眉看着屏幕上复杂的流程图。

“这个影像识别模块的参数设置，感觉还是不够直观，”

花瑶小声抱怨道，

“上次我们小组做案例分析，调了半天阈值，

结果还是漏检了一个早期微小结节。”

我凑近看了看，大脑飞速运转起来——

这就是他“脑洞”能力的体现，总能从别人忽略的细节中找到突破口。

“确实，”

我点点头，

“软件默认的是基于通用人群的数据模型，但我们实际接触的病例千差万别。

如果能……”

就在这时，我脑海中响起一个温和而精准的声音：

【用户林寻，检测到您正思考医学影像识别优化问题。

结合早期肺癌、胃癌、肝癌诊断模型的核心算法逻辑，

建议考虑引入动态权重调整机制，

根据患者年龄、病史、生活习惯等风险因素，

对不同区域的特征识别赋予差异化敏感度。】

这是“ai启明”在发挥作用，它不仅仅是一个信息库，更是一个能与我深度协同思考的智能伙伴。

而那个集成了多种早期癌症诊断与预测模型的“ai医生”，

则是我实践这些想法的强大后盾。

我眼睛一亮，正要开口，一个略带沙哑的男声从斜后方传来：

“同学，你是说，想让软件更‘懂’病人的个体差异吗？”

我和花瑶同时回头，看到一个戴着黑框眼镜，

穿着简单t恤的男生，

正拿着笔记本，眼神里带着一丝探寻。

他看起来有些内向，但谈起专业问题，眼睛却很亮。

“是的，”

我来了兴趣，站起身，

“我叫林寻，医学部的。你呢？”

“李铭，计算机系大三。”

男生推了推眼镜，

“我辅修了生物信息学，对这些交叉领域比较感兴趣。

刚才听到你们讨论，我觉得这个方向很有意思。

你们觉得，如果引入一种半监督学习的思路会怎么样？”

“半监督学习？”

我的“速记”能力瞬间让他抓住了关键词，

大脑中“ai启明”立刻开始检索相关知识图谱，

并与“ai医生”的诊断模型进行交叉比对。

“你的意思是，”

我顺着思路往下说，

“用少量标注好的高质量病例数据作为种子，然后让模型自己去‘学习’更多未标注或弱标注的临床数据，

特别是那些带有详细随访信息的‘灰色数据’，

来优化它对不同风险特征的判断？”

李铭眼睛一亮：

“没错！我之前做过一个小项目，

是关于利用电子病历文本进行疾病风险预测的。

我发现很多时候，医生的经验判断，

那些没有明确写在诊断报告里，

但体现在病程记录、用药调整中的‘潜信息’，其实非常有价值如果能让软件学会捕捉这些‘潜信息’，

再结合林寻你说的动态权重调整……”