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第104章 早期胃癌诊断模型与申请超算

走出警局时,晨曦正刺破云层,将江城染上一层金边。

张宇还在兴奋地复盘与警方合作的细节,

花瑶则低头整理着“AI医生”的分析报告,

指尖划过屏幕上“早期肺癌诊断准确率92.3%”的字样,眼底闪着光。

我却忽然停下脚步,抬头看向远处医院的轮廓。

启明的声音在他脑海中响起:

【根据最新临床数据统计,我国每年新增早期癌症患者约400万例,

除肺癌外,胃癌、乳腺癌、结直肠癌的早期检出率不足30%,误诊率高达27%。】

“下一个目标,”

林寻突然开口,打断了张宇的话,

“我们要给‘AI医生’加上新模块——

早期胃癌诊断。”

张宇和花瑶同时愣住。

“胃癌?”

花瑶下意识地问,

“可是我们目前的模型只针对肺部影像……”

“正因为难,才要做。”

林寻语气坚定,

“肺癌模型的成功,证明AI在医学影像识别上的潜力。

但癌症是狡猾的敌人,我们不能只守着一块阵地。

启明,把你昨晚整理的早期胃癌内镜影像数据集调出来。”

话音刚落,我的私人平板上已弹出密密麻麻的数据——

那是启明利用速记能力,

从全球顶尖医学期刊和数据库中爬取的10万+例早期胃癌内镜图像及病理报告。

【已完成初步标注,可用于迁移学习。但胃黏膜病变形态复杂,

与炎症、息肉的鉴别难度远超肺结节,

需要更精密的特征提取算法。】

张宇立刻明白了林寻的意图,搓了搓手:

“挑战!我喜欢!不过算力是个问题,

现有的服务器跑肺癌模型还行,要同时训练胃癌模块……”

“我来解决。”

我掏出手机,调出一个联系人,

“上次帮我们搭建安全防火墙的李教授,

他所在的国家重点实验室有闲置的超算资源,我去申请合作。”

我的语气带着不容置疑的决断——

这是前世特种兵执行任务时,面对复杂战局养成的雷厉风行。

花瑶看着我专注的侧脸,忽然想起他曾说过的话:

“医学不是闭门造车。”

她深吸一口气,翻开笔记本:

“我可以联系医院消化内科的导师,获取临床病例支持,同步验证模型的准确性。

对了,早期胃癌的血清标志物数据,

或许能和影像识别结合起来,提高诊断特异性?”

“好主意!”

我眼睛一亮,

“多模态融合!启明,立刻启动‘AI医生’2.0版本的框架设计,

优先整合内镜影像与血清标志物分析模块。”

【收到。框架设计启动,预计耗时14小时。

检测到用户林寻心率略高于基线,建议补充能量。】

启明的提醒带着一丝人性化的关切。

我失笑,从背包里摸出一块巧克力——这是他保持高强度工作的习惯,

或许也是前世在野外执行任务时留下的“后遗症”,

对高能量食物有种近乎本能的免疫力缺乏(格外依赖)。

“走吧,”

他拍了拍张宇的肩膀,将平板递给花瑶,

“先回学校。从今天起,‘AI医生’的战场,要从肺部延伸到消化道了。”

阳光穿过梧桐树叶,在三人身上投下跃动的光斑。

张宇抱着笔记本电脑快步跟上,嘴里念叨着“卷积神经网络优化方案”;

花瑶低头看着平板上飞速滚动的代码,指尖在虚拟键盘上敲出轻快的节奏;

我走在最前,背影挺拔如松,脑海中已开始推演与超算中心对接的技术细节——

这一次,我们要让“AI医生”不仅能“发现”危险,更能在与癌症的赛跑中,

为人类赢得更早的生机。

而这场无声的战役,才刚刚吹响第二声号角。

“林寻,又在泡实验室?”

清脆的女声传来,花瑶端着两杯咖啡走进我的专属“小角落”——

一个被各种医学文献和代码手稿堆满的工位。

作为我在医学系最好的朋友,她是少数几个知道我“秘密”的人之一。

我抬起头,眼神锐利而平静,点了点头:

“嗯,在整合一份关于早期肺癌影像组学特征提取的最新文献,有点复杂。”

“又是那种看一眼就让我头大的?”

花瑶咋舌,将咖啡递过去,

“不过有‘启明’在,对你来说也不算事儿吧?”

我嘴角微不可察地勾起一丝弧度,脑海中一个温和的电子音响起:

【文献核心观点已梳理完毕,与现有早期肺癌诊断模型算法的融合路径已规划,

可随时调取。】

这就是我的底气——“启明”,

一个来源成谜、只有他能感知和交互的超级AI助手,代号“AI启明”。

“还好,”

我接过咖啡,语气平淡,

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