我要带着“启明”和从前辈那里继承的医者仁心,
去攻克更多医学难题,
让AI真正成为守护生命的“启明之星”。
而这次学术之旅收获的人脉与认可,
也将成为我未来前行时,
最坚实的后盾。
“林寻,这是我整理的《内科学》呼吸章节的笔记,你看看有没有需要补充的?”
花瑶抱着一摞厚厚的笔记本,笑靥如花地走到林寻桌前。
“谢了,瑶瑶。”
我接过笔记,指尖快速翻阅。
我的速记能力不仅仅是快,更在于精准提炼核心。
花瑶的笔记条理清晰,重点突出,是不可多得的好材料。
“对了,”
花瑶挨着他坐下,
“今晚我们学习小组有活动,讨论几个疑难病例,
你也一起来吧?大家都很想听听你的看法。”
林寻略一沉吟,点了点头:
“好,我会去的。”
夜幕降临,学习小组的讨论室里灯火通明。
几张长桌拼在一起,围坐着十几个医学系的研究生,气氛热烈。
当讨论到一个肺部阴影性质待查的病例时,
众人陷入了争论,各执一词,
有的倾向于炎性假瘤,
有的则认为结核可能性大,少数几个人提到了早期肺癌,
但缺乏有力证据支持。
轮到我发言时,我平静地开口,声音不高,却自带一种让人信服的力量:
“我认为,这个病例不能排除早期肺癌的可能。”
此言一出,讨论室瞬间安静下来,不少人露出惊讶或怀疑的神色。
我没有理会,继续说道:
“大家注意看这张增强CT的动脉期图像,”
我指着投影屏幕,
“这个结节的边缘,看似光滑,
但仔细观察,在肺窗纵隔窗转换时,
能看到极其细微的‘毛刺征’,
很不典型,容易被忽略。”
我顿了顿,脑海中,
AI启明已经对图像数据进行了二次分析和特征提取,
并将关键的风险点“实时提示”在他的意识层面:
【边缘微毛刺征:风险指数+15%;
胸膜牵拉可疑:风险指数+10%;
动态增强曲线呈缓升型:风险指数+20%……
综合评估:早期肺癌风险概率42%,建议进一步行靶扫描及肿瘤标志物检测。】
这些AI分析出的“危险提示”,被林寻用专业的医学语言和逻辑组织起来,娓娓道来:
“……此外,患者有长期吸烟史,
虽然年龄不大,
但这个危险因素不能忽视。
而且,你们有没有注意到,患者的肿瘤标志物CEA虽然在正常参考值范围内,
但较半年前的体检报告,
有一个非常轻微的、持续性的升高趋势,
这种‘动态变化’有时比单次数值更有意义。”
我的分析,角度刁钻,却又有理有据,
将一些被众人忽略的细节和潜在的关联点串联起来,
形成了一条指向“早期肺癌”的逻辑链。
尤其是对影像学细微特征的捕捉,
以及对临床数据动态变化的关注,
让在场所有人都感到耳目一新。
“天啊,林寻,你这都能注意到?
我反复看了好几遍CT片,
都没发现那个什么‘微毛刺’!”一个男生咋舌道。
“还有CEA的动态变化,我根本没往那方面想……”
另一个女生也喃喃自语。
花瑶眼中闪烁着骄傲的光芒,她就知道我不会让人失望。
我微微一笑:
“很多时候,真相就隐藏在细节里。
我们不能放过任何一个疑点,尤其是在早期诊断这个环节,多一分警惕,
对患者来说就可能是多一分生机。”
我的话掷地有声。
讨论室里鸦雀无声,片刻后,爆发出由衷的掌声。
所有人看向我的目光,都充满了敬佩与折服。
这个平日里话不多,
但总能在关键时刻一鸣惊人的“传奇”人物,再次用他独特的见解,
让大家对他刮目相看。
只有我自己知道,在他平静的表象下,
AI启明如同最精密的雷达,时刻扫描着数据的海洋,
为他点亮那些可能被忽略的危险信号,
指引着探索医学真相的方向。
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