“家庭关怀提醒系统”和“便携式AI健康哨兵”的构想一旦成型，
我林寻、花瑶和张宇便立刻投入到了紧张的筹备工作中。其中，
最基础也最关键的一步，便是医疗数据的收集与整理。
“数据，数据是核心！”
张宇在小组会议上强调，他面前的屏幕上布满了各种代码和数据流，
“‘AI医生’的紧急生命体征预警模型，没有海量、高质量的临床数据喂养，
就是空中楼阁。”
我林寻点头表示赞同，我的“AI启明”能力让我对数据的重要性有着深刻的理解：
“没错，尤其是针对儿童和青少年的日常生理指标、
常见急重症发作时的体征变化数据，以及那些‘表面不紧急，
实则很危急’的案例数据，我们需要尽可能多地收集。”
“我负责从医院的数据库里筛选和提取相关数据。”
张宇说道，手指在键盘上飞快地敲击着，
“当然，所有数据都会进行严格的脱敏处理，保护患者隐私是第一位的。
我会编写程序，自动抓取符合我们需求的结构化和非结构化数据。”
“我来协助林寻整理和标注这些数据。”
花瑶接着说，她细心且有条理，
“特别是那些症状不典型、容易被忽视的病例，
需要我们手动进行详细的特征提取和分类，确保模型能够学习到这些‘隐蔽’的危险信号。”
我林寻补充道：
“除了医院的历史数据，我们还需要一些更贴近日常场景的生理数据。
比如健康儿童在不同状态下的
安静、活动、睡眠等体征基线。”
为了获取这些宝贵的数据，我们开始在医院内部寻求帮助。
我林寻凭借着在疑难病症精准治疗小组积累的声望和良好的人际关系，
以及李主任的积极引荐，拜访了儿科、急诊科、内科等多个科室的医生。
“林医生，你们这个想法太好了！”
一位儿科老主任听完他们的介绍，立刻表示支持，
“我们科里经常遇到家长因为工作忙，耽误孩子病情的情况。
如果这个设备能早点出来，就能避免很多遗憾。
我这里有一些过去几年的典型病例数据，可以整理给你们。”
“是啊，我们急诊也常有这样的情况，”
急诊科主任也说道，
“有些孩子送过来时已经很晚了，家长说以为只是小感冒。
你们需要什么样的数据尽管开口，只要能帮到孩子，我们一定支持！”
放射科、超声科的医生们也纷纷提供了帮助，分享了大量影像数据，
特别是那些早期消化道肿瘤等不易察觉的病变影像，
这对“AI医生”模型的优化大有裨益。
甚至连一些年轻的住院医师和护士，也积极贡献了自己在临床中遇到的案例和经验。
一时间，各种数据如同涓涓细流汇聚到我林寻三人的项目组。
张宇负责搭建高效的数据清洗和存储平台，他编写的程序日夜不停地运行着，
对海量数据进行去重、脱敏和初步结构化处理。
花瑶则带领着几位热心的学弟学妹，
对数据进行细致的标注和分类，为每一份数据贴上精确的“标签”。
我林寻则利用他的“AI启明”能力，对这些数据进行深度分析和挖掘。
我能快速识别出数据中的潜在模式和关联，比如某些特定体征组合与严重疾病的相关性，
这为张宇优化算法模型提供了重要的方向。
我的速记能力也在此刻发挥了巨大作用，能够快速记录和整理医生们口述的宝贵临床经验，
将其转化为模型可以学习的特征。
“张宇，你看这个，”
我林寻指着一份数据报告，
“这组病例中，
几个看似普通的腹痛患儿，在出现特定心率变异性和轻微血氧下降时，
最终被确诊为重症感染。
这组特征很重要，模型必须学会识别。”
张宇凑近屏幕，一边看着数据，一边快速敲击键盘：
“收到！我把这个特征向量加入到模型的训练集里，权重调高一些。”
花瑶则拿着一叠病例报告走过来：
“林寻，张宇，这是我们整理出来的‘非典型症状急重症’案例集，
大概有三百多例，标注好了关键体征变化时间点。”
“太好了！”
张宇眼睛一亮，
“这些是黄金数据！对提升模型的早期预警能力至关重要。”
在收集数据的过程中，我们不仅获得了宝贵的资料，
更感受到了来自医院同仁们的巨大支持和殷切期望。
许多医生都主动分享自己的经验教训，希望这个项目能够成功，
让更多医生家庭避免重蹈覆辙。
“感觉我们不是在孤军奋战。”
花瑶感慨道，看着办公室里堆积如山的数据资料和电脑屏幕上不断跳动的进度条。
我林寻深有同感：
“是啊，这些数据不仅仅是数字和符号，更是无数医生的心血和期望。
我们必须把这个项目做好。”
张宇拍了拍胸脯：
“放心！有这么多‘军师’相助，再加上我的‘AI医生’和林寻你的‘AI启明’，
这‘AI健康哨兵’一定能成为医生家庭的守护神！”
在大家的共同努力下，数据收集和整理工作进展顺利。
一个庞大而高质量的医疗数据库逐渐建立起来，
为“紧急生命体征预警模型”的训练和优化奠定了坚实的基础。
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