第333章 招待诸多着名医学专家（2/2）

而是结合实际病例的影像特征进行解释，条理清晰，逻辑严谨。

“AI启明：实时调取相关研究数据、图表、文献支持。

优化语言表达，确保专业性与易懂性平衡。”

周教授听得非常认真，时不时点头，眼中闪过赞许的光芒。

“多模态融合确实是未来的趋势，你这个思路很有价值。

初步测试结果怎么样？

特异性和敏感性如何？”

我林寻如实回答：

“在我们内部的200例独立测试集上，模型对早期胃癌的诊断准确率达到了92.3%，

敏感性89.7%，特异性94.1%，均高于同期我们科室主治医师的平均水平。

当然，这还只是初步结果，样本量还有待扩大，模型也需要进一步优化。”

“92.3%？”

周教授眼中精光一闪，

“相当不错了！

年轻人，有想法，有行动！现在很多研究停留在理论层面，

你能做出实际的模型并进行验证，很难得。”

他转向科室主任，

“老李，你们科里藏龙卧虎啊！这个研究方向很有前景，值得深入挖掘。”

科室主任脸上也露出了欣慰的笑容，拍了拍林寻的肩膀：

“小林，好好干！周教授可是这方面的权威，多向周教授请教。”

“谢谢周教授指点，谢谢主任。”

我林寻谦逊地说道。

这次简短的交流，让周教授对我林寻留下了深刻的印象。

随后几天，在与其他几位专家的接触中，

林寻我也抓住机会，在合适的场合，结合专家们的研究领域，

简要介绍了自己在AI辅助早期肺癌、肝癌诊断方面的一些探索和初步成果。

这些成果虽然尚不成熟，

有些甚至还只是理论框架和算法构想，但其中蕴含的创新思维和巨大潜力，

还是赢得了不少专家的认可和鼓励。

有专家当场表示，希望会议结束后能有更深入的交流，

甚至愿意提供一些临床数据支持林寻的研究。

我林寻深知，这只是一个开始。

但通过这次论坛的筹备工作，我不仅拓展了视野，认识了许多业界大咖，

更重要的是，我初步展示了自己在AI辅助诊断领域的研究成果，

并获得了部分权威专家的认可。

这无疑为我未来的研究之路，增添了浓墨重彩的一笔，

也让“AI医生”的光芒，开始透过层层帷幕，初露锋芒。

“AI启明：检测到宿主研究成果获得外部专家正面评价（周教授等）。

人脉资源网络扩展。

研究信心指数提升。

建议：利用会议契机，进一步收集专家反馈，优化AI医生各诊断模型。”

我林寻看着窗外，心中充满了动力。

我知道，这场即将到来的高峰论坛，将是我和我的AI医生，正式登上更大舞台的序幕。