它直接就标出来了？
！”
他的声音里带着无法掩饰的震动和惊惧，彻底打乱了林宇原本的讲解节奏。
但这个“意外”，比任何讲解都更有说服力。
林宇平静地解释：“第二代灵梦ai的视觉模型在医学影像领域做了专项优化。
训练数据集包含了超过八百万份脱敏的临床影像。
对于早期微小病灶的识别敏感度，目前的测试数据是百分之九十四点七，高于人类影像科医生的平均水平。”
第三个案例。
林宇展示了一段模拟场景。
一位基层卫生院的全科医生，面对一个主诉腹痛的患者，通过ai辅助问诊系统进行鉴别诊断。
ai根据患者的症状描述、生命体征和简单的血常规结果，在三十秒内生成了一份包含五种可能诊断及其概率排序的报告，并用红色高亮标记了其中一种需要紧急转诊的高危情况，急性胰腺炎。
“国内有多少乡镇卫生院？”林宇看着台下面面相觑的面孔，率先给出了答案。
“超过三万五千家。
这些卫生院里，有多少具备影像科主任医师水平的诊断能力？
答案是几乎没有。”
“但如果每一家卫生院都接入了ai辅助诊断系统，一个只有全科基础的乡镇医生，就能在ai的辅助下，做出接近三甲医院水平的初步筛查。”
他的语气变得沉重了一些。
“这意味着什么？
意味着一个偏远山区的农民，不用再坐六个小时的大巴去省城排队挂号。
只为了确认自己肚子痛到底是不是阑尾炎，还是更要命的别的疾病。”
报告厅里的气氛，在不知不觉中发生了变化。
【当前课堂：202名学者深度理解“ai医学影像辅助诊断原理”。】
【返还：医学影像分析·精通级运用能力。】
【附加返还：基于深度学习的病理特征识别·高级运用能力。】
新的知识像潮水一般涌入他的大脑。
医学影像中那些复杂的灰度分布、密度差异、形态学特征，在他的认知框架里迅速构建出一张庞大而精密的网络。
他忍不住再次看了一眼屏幕上那张胰腺癌的ct影像。
这一次，他看到了ai没有标注出来的东西。
在病灶边缘，有一道极其微弱的、几乎与正常组织融为一体的密度过渡带。
那个过渡带的存在，暗示着一种可能性。
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