江城大学最大的报告厅座无虚席，空气中弥漫着紧张与期待。
媒体记者的镜头对准了主席台，台下前排坐着几位神情严肃的医学专家——
他们正是此前公开质疑“AI医生”的代表人物，
其中包括国内肺癌诊断领域的权威，王德昌教授。
后排则挤满了学生、同行和看热闹的网友，
手机屏幕的光连成一片，
如同闪烁的星海。
我、花瑶、张宇三人并肩坐在主席台上，神色平静。
我的目光扫过全场，特种兵的敏锐让他捕捉到了空气中的敌意与审视。
脑海中，“AI启明”已将台下主要人物的背景信息、
学术观点乃至近期发表的论文摘要快速过了一遍。
“感谢各位莅临‘AI医生’学术论证会。”
主持人，也就是医学院的张教授，清了清嗓子，
“今天，我们将围绕江城大学研一学生林寻团队研发的‘AI医生’早期肺癌诊断模型，进行公开的技术论证与答疑。
首先，由林寻同学介绍项目核心技术与成果。”
我起身，没有多余的客套，直接切入正题。
我的语速平稳，逻辑清晰，配合着PPT上简洁明了的图表，
从算法原理、数据来源到测试结果，条理分明地阐述了“AI医生”的研发历程。
当讲到与20名资深医生的盲法对比数据时，
台下传来一阵低低的议论声。
“林同学，”
王德昌教授率先发难，他推了推眼镜，语气带着一丝不易察觉的轻蔑，
“你们声称‘AI医生’的敏感度高达98.7%，但据我所知，
目前国际顶尖的同类模型也不过95%左右。
你们用的测试数据，是否经过‘特殊筛选’？”
这正是我预料中的质疑。
我看向张宇，后者立刻操作笔记本电脑，将屏幕切换到演示平台：
“王教授，我们今天准备了一个实时演示环节。
现场有来自三家三甲医院提供的、经伦
理委员会封存的100例未公开肺部CT影像，编号从001到100。
您可以随机选择一个编号，我们将现场运行‘AI医生’进行分析，
并实时提示危险。”
王德昌冷哼一声，显然对这种“花架子”不屑一顾：
“好，那就选……073号病例。”
全场瞬间安静下来，所有人的目光都聚焦在大屏幕上。
张宇输入编号，CT影像缓缓加载出来，画面上是一片模糊的灰色阴影。
“AI医生，分析073号病例，实时提示危险。”
林寻下达指令。
屏幕上，数据流如瀑布般滚动，
“AI启明”在林寻脑海中同步进行着更深层次的特征提取——
这是“AI医生”底层算法的“增强版”，只有林寻能调动。
几秒钟后，“AI医生”的机械音响起：
“诊断结果：左肺下叶背段实性结节，
直径12mm，边缘毛刺征，
伴有胸膜牵拉，极高危风险，
危险概率99.2%，
建议紧急手术切除。”
同时，屏幕右侧弹出红色警告框，用高亮线条标出结节位置，并列出十条关键恶性特征。
王德昌教授的脸色微微一变，
他身边的助理迅速调出073号病例的原始诊断报告——
那是由另一家医院的两位副主任医师共同出具的，结论是“考虑炎性结节，
建议抗炎治疗后复查”。
“哼，机器就是机器，”
王德昌立刻反驳，
“这种结节形态确实有恶性可能，但仅凭CT影像就判定‘极高危’，过于武断！
你们的算法是不是对毛刺征和胸膜牵拉的权重设置过高了？”
台下顿时响起附和声：
“就是，医生还需要结合临床症状和病史呢！”
“这AI太激进了，会造成过度医疗！”
花瑶紧张地攥紧了手心，张宇也忍不住想开口辩解，却被林寻按住了手臂。
我看向王德昌，语气依旧平静：
“王教授，您说的临床症状和病史，我们当然考虑。
但‘AI医生’的核心功能是‘早期肺癌诊断’，对于影像高度疑似恶性的病例，
我们的设计逻辑是‘宁可错杀一千，不可放过一个’——
因为早期肺癌的最佳治疗窗口，往往只有几个月。”
我顿了顿，目光扫过全场：
“至于您质疑的权重问题，‘AI医生’的算法是基于深度学习，
通过 millions 级别的病例训练自动优化参数，而非人工设定。
不过，为了让大家更直观地理解，
我们可以展示这个结节的三维重建图像和密度值分析。”
张宇立刻切换画面，屏幕上出现了结节的3D模型，旋转角度下，
毛刺征和胸膜牵拉的细节清晰可见。
更关键的是，密度值曲线呈现出典型的“恶性梯度”。
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