确保“AI启明”的“认知”与当前医学共识一致。
而林寻，则将大部分精力放在了数据本身。
我那特种兵训练出的速记能力在此刻发挥了巨大作用。
我能清晰回忆起当初导入仁心医院提供的那部分数据时的每一个细节，
甚至能记起某些数据文件的命名规律和大小。
“启明，将仁心医院提供的第17至23组疑似病例数据，
与我们从其他三家医院获取的同类型、
同分期病例数据进行特征比对，
重点关注影像组学特征值的离散度。”
“比对中……发现异常。
仁心医院数据组中，病例21的关键CT值（HU）均值较正常范围偏离37%，且与该病例的临床症状描述存在逻辑矛盾。
病例19的病灶边缘毛刺征参数被错误标记为‘无’，
原始DICOM文件显示存在III级毛刺征。”
AI启明的实时提示功能不断弹出红色警告框，精准定位了可疑数据点。
“找到了！”林寻眼神一凛，“不是模型的问题，是数据！”
张宇也松了口气：“算法和代码没问题，逻辑闭环。
如果数据本身是错的，
‘启明’基于错误的‘事实’做出‘错误’的判断，
那太正常了！”
花瑶看着屏幕上AI启明高亮标出的错误数据点，恍然大悟：
“也就是说，不是我们的模型有漏洞，而是输入的数据本身就有‘毒’？”
“很可能是无心之失，但也不排除……”林寻没有说下去，但三人都明白他的意思。
“我去仁心医院！”花瑶当机立断，“这些数据错误必须当面核实清楚！”
凭借着AI启明提供的详细错误报告和林寻整理出的原始数据特征对比表，
花瑶带着这份“铁证”来到了仁心医院。
起初，医院方面负责对接的部门还有些轻视这位年轻的女研究生，
认为是林寻团队为了推卸责任在找借口。
但当花瑶条理清晰、数据确凿地指出每一处错误，
甚至精确到哪个数据字段、哪个参数、错误值与正确值的偏差是多少，
并拿出了原始DICOM文件作为佐证时，医院的负责人脸色渐渐凝重起来。
他们立刻组织相关科室的医生和数据录入员进行核查。
结果很快出来：病例21的数据录入员是一位刚入职不久的实习生，
误将CT值的小数点位置标错；
病例19则是因为系统升级后，
一位老医生对新的数据录入界面不熟悉，
误操作勾选了错误选项。
确系员工操作失误导致的数据录入错误，
而非“AI启明”模型本身的问题。
真相大白。
仁心医院的相关负责人道：
花瑶，你的专业素质和林寻的团队的严谨治学态度，让我刮目相看。
尤其是花瑶，你展示的ai启明是如何通过交叉验证的和逻辑分析，
进行自主发现这些潜伏极深的数据错误时，
使我们对这款ai诊断模型的先进性和可靠有了新全新的深刻认知。
“林寻同学的团队，不仅技术过硬，
这份面对质疑时的冷静和解决问题的效率，更令人钦佩。”
一位参与核查的主任医师由衷地说道。
仁心医院方面道：
“我们不仅要当场认识自己的工作失误，向林寻你们的团队道歉，
同时我们愿意重新提供完整准确的数据集，
希望能与林寻你们的团队展开更深入的合作，共同完善AI启明”
这场风波，既意外成为了AI启明，走向更广阔舞台的契机，
同时我们的团队用实力证明了自己，也让ai启明经受住了这实战的考验。
更重要的是我们赢得了权威机构的初步认可。
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