“我辅修了生物信息学，对这些交叉领域比较感兴趣。

刚才听到你们讨论，我觉得这个方向很有意思。

你们觉得，如果引入一种半监督学习的思路会怎么样？”

“半监督学习？”

我的“速记”能力瞬间让他抓住了关键词，

大脑中“AI启明”立刻开始检索相关知识图谱，

并与“AI医生”的诊断模型进行交叉比对。

“你的意思是，”

我顺着思路往下说，

“用少量标注好的高质量病例数据作为种子，然后让模型自己去‘学习’更多未标注或弱标注的临床数据，

特别是那些带有详细随访信息的‘灰色数据’，

来优化它对不同风险特征的判断？”

李铭眼睛一亮：

“没错！我之前做过一个小项目，

是关于利用电子病历文本进行疾病风险预测的。

我发现很多时候，医生的经验判断，

那些没有明确写在诊断报告里，

但体现在病程记录、用药调整中的‘潜信息’，其实非常有价值如果能让软件学会捕捉这些‘潜信息’，

再结合林寻你说的动态权重调整……”

“那就不仅仅是参数调整了，”

我接过话头，脑洞大开，

“这简直是在给软件植入‘临床思维’的雏形！

比如，对于一个有长期吸烟史的患者，AI医生在分析他的肺部CT时，

除了常规的结节检测，

‘AI启明’可以辅助分析其吸烟年限、家族史等数据，

让‘AI医生’的早期肺癌诊断模型对某些特定位置、

特定形态的磨玻璃影更加敏感，

同时动态降低对一些良性钙化灶的关注度。”

“对！而且，”

李铭也兴奋起来，

“我们还可以设计一个用户反馈接口！

比如，医生在实际诊断中，

如果觉得AI的某个判断有偏差，可以手动标注出来，

这些‘医生的经验修正’数据，反过来又能喂给模型，形成一个闭环迭代。

这比单纯依靠算法工程师在后台调整参数要高效得多，

也更贴合临床实际！”

两人你一言我一语，越聊越投机。

花瑶在一旁听得连连点头，不时补充一些临床工作中遇到的实际痛点，