“AI医生”模型在实验室取得阶段性胜利后，
我团队在陈教授的帮助下，迅速与江城大学附属医院消化内科达成合作，
开始了小范围的临床试验。
首批纳入了50例门诊疑似患者，
由“AI医生”先进行初步筛查，再由资深专家进行复核诊断。
试验初期进展顺利，“AI医生”的表现惊艳了不少参与的医生，
其对典型早期胃癌病例的识别准确率极高。
就在试验进行到第三周时，林寻的AI医生进行小范围临床试验时出现了一点小问题。
几位临床医生反馈，“AI医生”在分析几例伴有严重萎缩性胃炎和肠上皮化生的患者胃镜图像时，
给出的“高度疑似”判断与部分专家的初步肉眼诊断存在分歧。
更棘手的是，有一例患者的病理结果最终证实为良性，
但“AI医生”却将其判定为“低度风险可疑病变”，虽然不算误诊，
但也引起了部分医生对模型“过度敏感”和“假阳性率”的担忧。
一时间，实验室里的气氛有些凝重。花瑶有些担心：
“会不会影响后续的试验进展？医生们会不会对AI产生不信任？”
张宇也皱着眉：
“我检查了算法逻辑，没发现明显漏洞啊。”
我却显得异常冷静。
我知道，任何新技术在临床落地时都不可能一帆风顺。
我凭借自己聪慧的头脑，没有急于否定模型或盲从专家意见，
而是决定深入分析问题根源。
“启明，”
我在脑海中呼唤，
“调出所有存在争议的病例数据，包括原始影像、病理报告、临床资料，
以及模型当时的决策依据和特征提取热力图。”
“收到，正在调取并进行多维度对比分析。”
AI启明的帮助下，海量的数据被快速梳理、比对和可视化。
我连续两天泡在实验室，逐一仔细研究每一个争议病例。
我发现，那些被模型判定为“高度疑似”的萎缩性胃炎病例，
其胃黏膜的细微结构变化，在AI的高分辨率分析下，
确实存在一些与早期印戒细胞癌非常相似的微小凹陷和腺体排列紊乱——
这正是陈教授曾特别提醒过的“狡猾”之处。
而那例被判定为“低度风险可疑病变”的良性病例，
其某个局部区域的腺体形态，
确实存在极其轻微的、不典型的增生迹象，
人类肉眼极易忽略。
“问题找到了！”
我召集大家，
“不是模型过度敏感，而是我们在模型训练时，
对于‘癌前病变’与‘早期癌变’之间的灰度地带，
以及不同程度炎症背景下的特征区分，还可以做得更精细。”
我进一步解释：
“AI学习的是数据和标注。
之前我们标注‘阳性’主要依据病理结果，
但临床医生的判断还会结合患者的整体状况、病史演变等更宏观的因素。
我们的模型目前更侧重于‘微观特征’，
而对这些‘宏观临床背景’的融合还不够深入。”
凭借聪慧的头脑，我迅速提出了优化方案：
第一，引入“专家置信度”标注：请参与试验的专家对每一张有争议的图像进行更细致的分级标注，
不仅仅是“良/恶”，还要加入“典型/不典型”、“高度怀疑/低度怀疑”等中间状态，
并附上文字说明理由，作为“软标签”反馈给模型。
第二，强化“临床背景”融合权重： 让张宇调整算法，在模型决策时，
进一步提升患者年龄、病程、HP感染史、治疗反应等临床信息的权重，
使其能像医生一样，进行“综合研判”。
第三，建立“人机协同”反馈机制： 开发一个简易界面，
允许医生直接在AI的分析报告上标注“存疑区域”或“不同意见”，
这些反馈将实时被AI捕捉和学习。
在AI启明的帮助下， 这些优化方案被迅速落实。
模型在接收新的标注数据和反馈信息后，进行了新一轮的快速迭代和Fine-tuning（微调）。
仅仅用了三天时间，优化后的“AI医生”再次投入到临床试验中。
这一次，“AI医生”的表现更加成熟和稳健。
对于那些复杂背景下的疑难病例，它不仅能指出可疑区域，
还能给出更详细的判断依据，并结合临床背景给出风险分层建议。
之前的“过度敏感”问题得到了有效缓解，与专家诊断的吻合度进一步提高，
连最初持怀疑态度的几位医生也点头表示认可。
“林寻，你太厉害了！这么快就找到症结并解决了！”
花瑶由衷赞叹。
张宇也松了口气：
“这‘人机协同’的思路确实高明，让AI和医生一起进步！”
我微微一笑。
我知道，这次小波折不仅没有阻碍前进的步伐，反而让“AI医生”变得更加完善，
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