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，
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