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在我决定联系更多有影响力的专家,争取他们对“AI医生”的支持和背书后,

我首先面临的一个关键问题就是:如何有效地向这些学术权威或临床大咖介绍“AI医生”,

才能打动他们,

让他们愿意花费时间和精力来了解,甚至公开为这项新技术“站台”?

这天晚上,我在实验室里反复琢磨着要准备的演示材料和沟通要点。

专家们时间宝贵,且见多识广,泛泛而谈肯定不行。

我需要找到一个最能击中要害的切入点。

“启明,”

我习惯性地在脑海中问道,

“我询问AI启明:‘我需要向这些有影响力的专家清晰、有说服力地介绍AI医生,争取他们的支持和背书。

你认为,我应该如何组织语言,突出哪些重点,才能最有效地达成这个目标?’ ”

AI启明的电子音迅速响应,逻辑清晰地分析道:

“林寻,根据目标专家的背景(\/学术型\/临床型)和关注点(创新性\/实用性\/严谨性,)

建议采用以下策略进行说明,以提高获得背书的可能性:

首先强调早期胃癌诊断的临床困境:如早期症状不明显、漏诊误诊率高、基层医疗资源匮乏、专家经验分布不均等。

点出AI医生旨在解决这些痛点,核心价值定位是‘赋能医生’而非‘取代医生’,

AI医生的准确率、敏感性、特异性等关键指标,特别是与现有常规诊断方法的对比优势。

强调数据来源和模型训练的严谨性: 说明训练数据的规模、多样性、标注质量控制流程,

提及陈教授等业内专家在数据构建和模型优化中的指导作用。

重点阐述AI医生如何融合了传统医学经验:提及陈教授等老一辈专家的经验是如何通过特殊方法

表达对专家经验和意见的高度尊重和渴求。强调团队致力于推动医学进步、造福患者的初心和社会责任感。”

我听完启明的分析,连连点头。

这些建议非常全面且切中要害,既有宏观策略,又有微观细节。

我将这些要点一一记下,并结合不同专家的特点进行个性化调整。

“很好,启明,”

我赞许道,“这些建议非常有价值。

重点突出‘赋能’、‘严谨数据’、‘经验融合’和‘临床友好’,

同时坦诚不足并明确求助方向。

我想这样应该能更好地打动专家们。”

有了AI启明的“智囊”支持,

我对接下来与各位专家的沟通充满了信心。

我知道,争取到这些权威人士的理解和支持,

将是“AI医生”走向更广阔舞台的关键一步。

这天,我带着“AI医生-早期胃癌诊断”的最新优化方案,

以及启明根据与会专家背景预先提供的交流策略,

信心满满地参加了一场重要的医学研讨会。

我希望能获得业界权威的认可,让“AI医生”早日服务于临床。

当我激情澎湃地阐述完AI模型的原理、训练数据量以及令人振奋的早期诊断准确率后,

一位德高望重但以固执着称的老专家却率先发难:

“小林同学,想法是好的,但AI终究是机器,

它能理解患者复杂的临床症状和个体差异吗?

它能取代医生多年的临床经验和直觉吗?我认为,AI辅助可以,

但AI诊断,绝无可能!”

老专家的话如同一盆冷水,瞬间浇灭了会场的热烈气氛。

其他专家也纷纷窃窃私语,场面陷入了僵局。

我深知,这位老专家在胃肠病学领域造诣深厚,其观点在业内极具分量,

若不能说服他,“AI医生”的推广将举步维艰。

就在我略作沉吟,大脑飞速运转之际,

我耳边的微型通讯器传来了启明冷静而快速的声音:

“分析目标:李教授。

研究方向:早期胃癌的内镜下分型与鉴别诊断,尤其推崇‘形态学特征结合临床病史’的诊断思路。

学术观点:强调动态观察和经验积累,对纯数据模型持保留态度。

应对策略:从其擅长的内镜形态学特征入手,展示AI模型在特征提取、量化分析上的优势,

并结合其既往发表的典型病例进行模型验证,突出AI作为‘超级助手’的角色,而非‘取代者’。”

启明的分析如同及时雨,更像是林寻特种兵生涯中关键时刻的战术支援。

凭借着过人的速记能力,我瞬间将启明给出的策略要点牢记于心,

并迅速组织语言。

我深吸一口气,微笑着对老专家说:

“李教授,您提出的问题正是我们团队一直在深入思考和解决的。

您在早期胃癌内镜形态学诊断方面的研究,尤其是关于‘凹陷型病变边界清晰度与病理类型相关性’的论述,

一直是我们学习的典范。”

听到我准确引用了自己的研究,老专家紧绷的脸色微微缓和,

露出一丝讶异。

我趁热打铁:

“我们的‘AI医生-早期胃癌诊断模型’,并非凭空捏造。

它学习了包括您团队在内的数万例高质量内镜图像和临床资料。

特别是在形态学特征提取上,它能精准识别如您所强调的‘胃小凹结构异常’、‘微血管形态改变’等细微征象,

并进行量化分析,这恰恰是对您诊断思路的数字化延伸和强化。”

说着,我现场连接笔记本电脑,调出启明准备好的演示。

“李教授,您看这例病例,与您20xx年发表在《中华消化内镜杂志》上的那例‘浅表隆起型早期胃癌’极为相似。

AI不仅准确识别了病变区域,其自动生成的‘边界不规则度’、

‘表面凹陷深度’等量化参数与您当时的镜下描述和病理结果高度吻合。

更重要的是,对于一些经验不足的年轻医生容易忽略的微小病变,

AI也能凭借其强大的模式识别能力及时提醒。”

我一边演示,一边结合老专家熟悉的领域,深入浅出地阐述AI的优势:

“我们认为,AI医生不是要取代医生,而是要成为像您这样经验丰富专家的‘超级放大镜’和‘第二双眼睛’,

帮助医生更高效、更精准地捕捉早期病变,

让更多患者受益于早期诊断和治疗。”

老专家的眉头渐渐舒展,眼神中从最初的质疑,

慢慢变成了审视,再到一丝欣赏。

他仔细观察着屏幕上AI对不同病例的分析过程,不时点头。

演示结束,会场一片寂静。

老专家沉思片刻,缓缓站起身,对着林寻露出了赞许的笑容:

“小林同学,你的‘AI医生’确实有独到之处。刚才是我有些固执了。

你的模型,很好地结合了我们临床医生的智慧,

它的精准度和辅助价值,值得肯定!”

他顿了顿,环视全场,声音洪亮地说:

“各位同仁,我认为林寻团队的这个‘AI医生’项目,

值得我们大力支持和推广!

它不仅不是洪水猛兽,

反而可能是我们攻克早期胃癌诊断难题的有力武器!

我愿意牵头,帮助他们对接更多临床资源,进行更大范围的验证和优化!”

老专家的态度转变,如同一枚重磅炸弹,瞬间点燃了会场。

掌声雷动,之前的质疑声消失无踪,取而代之的是对“AI医生”的浓厚兴趣和期待。

我心中涌起一股暖流,

我知道,这不仅是“AI医生”的胜利,更是科技与人文结合的胜利。

我看向台下的花瑶和张宇,两人正激动地向他挥手。

而在我脑海中,启明平静地提示:

“任务完成。

下一步建议:启动多中心临床验证,同步优化肺癌模型。”

在老专家的主动帮助和业界的关注下,我的“AI医生”如同插上了翅膀,成功迈向了更广阔的舞台。

而我,这位融合了特种兵经验、超强免疫与速记能力的医学研究生,

在AI启明的辅助下,正一步步书写着属于我的,关于生命与科技的传奇。

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