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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