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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,

    “主要是里面涉及的一些多模态数据融合算法,

    我想尝试优化到我们的模型里,提升早期肺癌的检出率和特异性。”

    他口中的“我们”,指的是他和“启明”共同开发的“AI医生”早期肺癌诊断模型。

    花瑶知道我的厉害,也知道他那个从不示人的“AI启明”有多逆天,

    没有多问,只是叮嘱道:

    “别太累了,你这身体……”

    提到身体,我眼神微凝。没人知道,我并非普通学生。

    “我没事。”

    我摇摇头,将思绪拉回眼前。

    【叮!检测到用户思维波动,关联到过往军事经验数据。

    提示:当前研究重点为医学模型优化,建议专注。】

    “启明”的声音适时响起。

    我收敛心神,看向电脑屏幕上复杂的文献内容。

    凭借“超强速记”,我早已将文献全文一字不落地记入脑海,

    再加上“启明”的深度解析和辅助推演,吃透这份文献并融入“AI医生”计划,

    对我而言确实不算难事。

    很快,关于优化“AI医生”早期胃癌诊断模型的研究计划初稿完成。

    但接下来,我需要大量的计算资源来训练和验证新的算法。

    “启明,校内的服务器算力不够,我们需要更强的算力支持。”

    林寻在心中默念。

    【分析完毕。

    最优方案:申请使用学校国家重点实验室闲置的‘天河x号’超算资源。】

    “启明”迅速给出结论。

    第二天,林寻整理好所有申请材料,找到了负责国家重点实验室管理的李教授。

    “李教授,这是我的申请,希望能借用实验室闲置的超算资源,

    用于‘AI医生’早期肺癌诊断模型的算法优化和训练。”

    林寻将材料递上,态度谦逊。

    李教授是国内知名的生物医学工程专家,

    看过我之前发表的几篇关于医学影像AI分析的论文,

    对这个年轻人颇为欣赏。

    他接过材料,仔细翻阅着,不时点头:

    “林寻啊,你的这个早期肺癌诊断模型很有前景。

    超算资源确实闲置了一部分,按理说是可以支持有价值的科研项目……”

    就在李教授准备点头同意时,实验室里几个正在忙碌的研究员闻声围了过来。

    “李教授,这怎么行?”

    一个戴眼镜的中年研究员皱眉道,“‘天河x号’是什么级别?

    那是给国家级重大项目、资深研究员用的!

    他一个研一的学生,刚入门没多久,资历太浅了,懂不懂怎么高效利用超算?

    别到时候把资源浪费了,还影响我们后续的项目排期!”

    “就是!我们的项目还在排队呢,凭什么给他一个毛头小子先用?”

    另一个研究员也附和道,语气中充满了不屑和质疑,

    “早期肺癌诊断模型?

    这种噱头玩意儿,网上一搜一大把,能有什么真东西?

    我看他就是想借超算的名头给自己脸上贴金!”

    研究员们你一言我一语,核心观点只有一个:

    林寻资历太浅,根本不配使用超算!

    我站在那里,脸色平静,眼神却渐渐冷了下来。

    特种兵的经历让我习惯了在质疑和压力下行动。

    我没有动怒,只是看着李教授,等待我的决定。

    李教授有些为难,

    一边是有潜力的新人项目,

    一边是实验室老研究员的集体反对和现实的资历问题。

    我深吸一口气,开口道:

    “各位老师,我知道资历是个问题。

    但我相信,我的项目价值值得这份资源投入。

    我的‘AI医生’模型,目前在公开数据集上的表现,

    已经超越了国际上同类的大部分模型。

    如果能得到超算支持,我有信心在三个月内,

    将早期肺癌的AI诊断准确率再提升至少五个百分点,

    假阳性率降低三个百分点以上。”

    我的声音不大,却带着一种不容置疑的笃定。

    这种笃定,源自“AI启明”的精确计算,也源自他特种兵生涯中锤炼出的自信。

    我的话并没有平息质疑,反而引来更多的嗤笑。

    “年轻人,口气不小啊!”

    “五个百分点?说的跟喝水一样简单!”

    李教授看着争论的双方,又看了看我那份详尽到令人惊叹的研究计划,

    陷入了沉思。

    这不仅仅是一次资源申请,更像是一场年轻学者向固有规则发起的挑战。

    我没有再争辩,

    我知道,口舌之争毫无意义。

    我需要的,只是一个证明自己的机会。

    我的目光落在李教授身上,也在心中对“启明”下令:

    【启明,准备plan b,分析实验室现有网络拓扑和安全协议……必要时,

    展示我们的‘诚意’。】