这时,走廊传来电梯到达的提示音,紧接着电梯门打开,脚步声由远及近。门把手转动。
门被缓缓推开。
陈砚舟没有动。他坐在原位,手里还握着那本蓝皮笔记本。走廊上的脚步声越来越近,有人说话,但声音很轻,听不清内容。**展厅里灯光明亮,白色的墙壁上挂着各种项目海报,空气中弥漫着淡淡的咖啡味和打印纸的油墨味。**他低头看了一眼手机,倒计时还剩六天二十三小时。
他把笔夹进本子,起身走向展厅角落。
那边围了几个人,正看着一块展板。上面贴着一张人体肺部CT影像对比图,旁边写着“AI辅助诊断系统——精准识别早期肺结节”。一个穿深灰夹克的男人站在前面,一边说话一边看手里的平板。
陈砚舟站到人群外侧,听着。
“我们这套模型在三甲医院测试准确率达到92.7%。”那人说,“下一步是下沉到社区医疗场景。”
有人问:“基层设备型号不统一,图像质量参差,会不会影响判断?”
夹克男笑了笑:“我们会做预处理优化,尽量适配。”
陈砚舟往前半步,开口:“如果预处理本身就有偏差呢?”
几人回头。
夹克男皱眉:“什么意思?”
“比如,训练用的是高端CT机拍的图像,清晰、对比度高。但社区医院的老机器拍出来偏暗、噪点多。模型看到不一样的东西,误判率是不是会上升?”
夹克男盯着他:“你做什么的?”
“用户端数据收集。”陈砚舟说,“最近三个月,我们在两家社区诊所做了慢病管理试点,采集了三百多份实际影像。和你们公开的数据集比,光照强度平均低38%,像素分辨率差两个等级。”
周围安静了一瞬。
夹克男眼神变了。他低头翻了下平板,调出一组曲线——正是刚才波动剧烈的准确率图。
“你说的情况……确实存在。”他语气缓了些,“但我们没足够真实环境数据来做校准。”
“我可以提供。”陈砚舟说,“脱敏处理过的样本,附带设备参数和拍摄条件记录。”
夹克男终于正眼看他:“你叫什么名字?”
“陈砚舟。”
“我是徐临,这家AI公司的负责人。”他上下打量陈砚舟一眼,“你不是技术出身吧?”
“经济系学生。”陈砚舟点头,“但我清楚一个问题:再好的算法,落地不了就是废纸。”
徐临没笑,也没反驳。他沉默两秒,说:“你刚才说的‘预处理偏差’,有没有具体解决思路?”
“有。”陈砚舟拿出手机,点开一份表格,“建议用分层校准法。先拿小批量真实数据标注误差类型,比如过曝、欠曝、边缘模糊。对于过曝图像,我们在图像增强模块中降低亮度增益参数,同时调整对比度参数来平衡画面效果;对于欠曝图像,则适当提高亮度增益。而边缘模糊的情况,我们会调整锐化参数。这样调整后,能反过来调整图像增强模块的权重参数。这种方法不用重训模型,成本低,见效快,预计能使模型在社区医院设备上的误判率降低至少15%。”
徐临接过手机,仔细看了起来。
围观的人开始交头接耳。
“这学生懂不少啊。”
“听着不像背概念,是真看过数据。”
徐临看完,抬头:“你这个方案,我们团队之前讨论过,但没人愿意牵头做——太琐碎,又不算核心技术突破。”
“可它能让系统在真实环境下少犯错。”陈砚舟说,“你们的目标是进医院,不是发论文吧?”
徐临笑了。这次是真心的。
“有意思。”他说,“你是今天第一个不说‘算力’‘架构’,却说到点子上的人。”
他从包里抽出一张名片递过来:“要不要合作试试?拿两家诊所做两周验证,看看能不能把误判率压下来。”
陈砚舟接过名片,没急着答应:“数据合规必须前置。我这边可以签保密协议,也接受你们派员监督流程。”
“行。”徐临干脆,“你提要求,我们配合。”
“第二,成果归属要明确。”陈砚舟继续说,他心里清楚,这是保障自己和团队权益的关键,不能有丝毫马虎,“改进部分的技术文档和测试报告,双方共有。后续商业化应用,按投入比例分成。”
徐临挑眉:“你还准备谈分成?”
“不然呢?”陈砚舟反问,“我又不是来做慈善的。”
这话一出,边上几个人都愣了一下。
徐临愣完,反而更欣赏了:“好,痛快。那就按你说的来。”
陈砚舟眼中闪过一丝喜悦,但很快又恢复了镇定,他伸出手,与徐临紧紧握了握,“合作愉快。”他的声音虽平静,却带着难以掩饰的坚定。
两人当场用手写备忘录的方式列了五条合作要点,打印出来各签了一份。徐临收好文件,拍了下陈砚舟肩膀:“明天就开始?”
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