第295章 林寻团队集合（1/2）

在“AI启明”带来的曙光中，我林寻的精神为之一振。

我立刻意识到，这不仅仅是他一个人的战斗。

我首先拨通了花瑶的电话。

电话那头，花瑶温柔而专业的声音传来：

“林寻？项目有进展了吗？听张宇说你最近状态不太好。”

“瑶瑶，有个好消息！”

林寻我的声音带着压抑不住的兴奋，

“我可能找到突破数据瓶颈的方法了！

不过，我需要你的专业支持。

你对消化道肿瘤的病理特征和影像表现非常熟悉，

我需要你从临床和病理的角度，

为数据特征的筛选和模型的构建提供指导，

避免AI陷入纯数据拟合的误区。”

花瑶闻言，语气也变得认真起来：

“真的吗？太好了！你在哪里？我马上过去！”

不到半小时，花瑶就出现在了我林寻的实验室。

我林寻将“AI启明”的新方案和目前的进展向她做了详细说明，

包括“AI启明”将直接进行深度数据处理和模型构建，

以及需要她提供的病理专业见解。

花瑶听完，秀眉微蹙，仔细思考了片刻，随即眼中闪过亮光：

“林寻，你的思路是对的！

多模态影像的关键在于‘融合’，

但这种融合不能是简单的堆砌，必须基于深刻的病理生理机制。

比如，早期胃癌的黏膜层改变在内镜下最直观，但CT的优势在于观察胃壁厚度和周围淋巴结情况，MRI对软组织分辨率高。

AI需要理解这些不同模态影像背后代表的病理意义，

才能真正实现‘1+1＞2’的效果。

我可以帮你梳理不同病理类型、不同分期的消化道肿瘤在各模态影像上的典型特征和非典型表现，

建立一个‘病理-影像’关联知识库，作为AI学习的‘金标准’之一。”

有了花瑶的加入，林寻我如虎添翼。

她对病理细节的敏锐洞察力，正好弥补了AI在纯粹数据学习中可能缺乏的临床逻辑。

紧接着，林寻我又联系了张宇。

“张宇，‘AI医生’的底层架构你优化得怎么样了？

我这边有个新想法，需要你在技术层面提供最强支持！”

张宇一听有新想法，立刻来了精神：

“寻哥，你尽管说！

我刚把多模态数据接口的兼容性又提了一个等级，

正愁没地方测试呢！”

当我林寻、花瑶和张宇三人在实验室碰头，将各自的想法和计划整合到一起时，

一个清晰而强大的团队协作模式应运而生：

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