“大家让一让，保持空气流通！”
我一边指挥，一边示意花瑶靠近。
“张宇，‘AI启明’的医学数据库链接好了吗？
我们需要借助它庞大的数字医学数据库，
结合这个模拟人体的具体参数，找出问题根源！”
“链接成功！正在同步实时数据！”
张宇的声音带着一丝急促，但更多的是对我的信任和操作的专注。
时间一分一秒过去，每一秒都像被拉长了一般。
教室内只剩下监测仪还在发出断断续续的警报声，
以及同学们压抑的呼吸声，紧张的气氛如同实质般在空气中蔓延，
几乎让人喘不过气。
刚才尝试处理却弄巧成拙的几位同学脸色通红，手足无措地站在一旁。
我和花瑶则完全沉浸在数据的海洋中。
我的手指在张宇递过来的平板上快速滑动，
“AI启明”正将模拟人体的各项实时数据——
从“心率”、“血压”到“出血量”、“组织反应”——
与它数据库中数百万计的真实病例数据、
手术并发症案例以及各种模拟系统故障案例进行飞速比对和深度学习分析。
“AI医生”模块虽然主要针对真实疾病诊断，但其底层的逻辑分析能力在此刻发挥了巨大作用。
早期肺癌诊断模型对细微影像变化的捕捉能力，
早期胃癌诊断模型对多因素联动分析的算法，都被“AI启明”灵活调用，
用于排查模拟人体中那些“异常体征”背后可能的“虚拟病因”。
“‘出血点’的凝血功能模拟参数异常偏低，”
花瑶紧盯着另一个屏幕上的数据曲线，声音冷静了许多，
“但我们之前并没有进行抗凝相关的模拟操作。”
“不是生理层面的‘病因’，”
我迅速判断，我的“AI启明”速记能力让他能瞬间回溯整个操作流程，
“操作步骤没有问题。结合‘AI启明’给出的概率分析，
系统自身故障的可能性高达87%。
排查硬件连接，显示正常。
那么，问题可能出在……”
“程序！”
我和花瑶几乎同时开口。
在“AI启明”的持续指导和海量数据支撑下，
我们逐步排除了模拟传感器故障、管路堵塞、压力失衡等多种可能的物理“病因”。
我根据“AI启明”提供的系统日志异常片段，
结合自己对复杂系统逻辑的理解，
将排查范围缩小到了控制核心生理反应模拟的模块。
“找到了！”
张宇突然大喊一声，将平板转向林寻，
“‘AI启明’深度扫描发现，
模拟人体内一块负责整合各项生理反馈并驱动‘应急反应’的关键芯片，
其内部运行程序出现了逻辑错乱！
有一段异常代码在不断触发错误的‘出血’和‘生命体征恶化’指令，
导致了这一系列连锁异常！”
终于，在“AI启明”强大的数据处理能力和我、花瑶的专业医学知识结合下，
我们锁定了问题所在！
不是“病症”，而是“程序错乱”！
我长舒了一口气，紧绷的嘴角终于有了一丝放松。
我抬头看向焦急等待的老师和同学，声音清晰而有力：
“问题找到了，是核心控制芯片的程序逻辑出错。
张宇，按照‘AI启明’给出的方案，尝试远程重置那块芯片的程序，
我来物理断开它的应急驱动线路，防止二次损伤。”
紧张的气氛如同被扎破的气球，瞬间消散了不少。
所有人都露出了释然的表情，看向我的目光中充满了敬佩。
有“AI启明”这样的强大助力，再加上我和花瑶的专业分析，
再棘手的问题似乎也能迎刃而解。
找到了“病因”——
核心控制芯片程序错乱，
我和花瑶没有丝毫耽搁，立刻凑到张宇的平板前，迅速商议起解决方案。
“‘AI启明’给出的建议是，先进行程序断点调试，定位到异常代码段，
然后尝试逻辑修复，最后进行系统重置。”
张宇指着屏幕上“AI启明”实时生成的解决方案报告说道，
报告中甚至包含了针对该型号芯片的底层指令集参考。
我快速浏览着报告，特种兵的经验让他对这种精密设备的调试有着天然的谨慎：
“直接重置风险太高，万一破坏了其他正常模块的数据就麻烦了。
花瑶，你从医学模拟的角度看，哪些生理参数是当前最急需稳定的？
我们先针对性地抑制错误指令的输出。”
花瑶立刻点头，结合刚才分析的“病情”，指着监测仪上几个关键指标：
“‘心率’、‘血压’和‘出血量’是核心，必须优先控制。
其他次要的‘体征’可以暂时忽略。”
她的思路清晰，完全没有了之前的慌乱。
“好！”
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