有说服力。

林宇平静地解释：“第二代灵梦ai的视觉模型在医学影像领域做了专项优化。训练数据集包含了超过八百万份脱敏的临床影像。

对于早期微小病灶的识别敏感度，目前的测试数据是百分之九十四点七，高于人类影像科医生的平均水平。”

第三个案例。

林宇展示了一段模拟场景。一位基层卫生院的全科医生，面对一个主诉腹痛的患者，通过ai辅助问诊系统进行鉴别诊断。

ai根据患者的症状描述、生命体征和简单的血常规结果，在三十秒内生成了一份包含五种可能诊断及其概率排序的报告，并用红色高亮标记了其中一种需要紧急转诊的高危情况，急性胰腺炎。

“国内有多少乡镇卫生院？”林宇看着台下面面相觑的面孔，率先给出了答案。

“超过三万五千家。这些卫生院里，有多少具备影像科主任医师水平的诊断能力？答案是几乎没有。”

“但如果每一家卫生院都接入了ai辅助诊断系统，一个只有全科基础的乡镇医生，就能在ai的辅助下，做出接近三甲医院水平的初步筛查。”

他的语气变得沉重了一些。

“这意味着什么？意味着一个偏远山区的农民，不用再坐六个小时的大巴去省城排队挂号。只为了确认自己肚子痛到底是不是阑尾炎，还是更要命的别的疾病。”

报告厅里的气氛，在不知不觉中发生了变化。

【当前课堂：202名学者深度理解“ai医学影像辅助诊断原理”。】

【返还：医学影像分析&183;精通级运用能力。】

【附加返还：基于深度学习的病理特征识别&183;高级运用能力。】

新的知识像潮水一般涌入他的大脑。医学影像中那些复杂的灰度分布、密度差异、形态学特征，在他的认知框架里迅速构建出一张庞大而精密的网络。

他忍不住再次看了一眼屏幕上那张胰腺癌的ct影像。

这一次，他看到了ai没有标注出来的东西。

在病灶边缘，有一道极其微弱的、几乎与正常组织融为一体的密度过渡带。

那个过渡带的存在，暗示着一种可能性。

原本抱着胳膊、副“我倒要看看你能说出什么花来”表情的那些老教授们，很多人已经不自觉地放下了手臂，身体前倾，目光专注地盯着屏幕。

一直双臂抱胸的钱文海，不知何时也放下了手臂。他看着屏幕上那个偏远山区的场景模拟，浑浊的眼睛里闪过一丝复杂的情绪。

窗外，几只灰色的飞鸟掠过阴沉的天空，将光秃秃的树枝踩得微微摇晃。冷风撞击着玻璃，发出沉闷的呜呜声，让报告厅内原本就紧绷的空气显得更加压抑。

钱文海沉默了片刻，第一次主动举手准备发言。

林宇看向他。

“林教授。”钱文海的声音有些沙哑，那股生人勿近的硬气化作了更为沉重的质问。“你这套技术确实能推广给更多人，让老百姓获利。但你有没有想过，它同时将会瞬间毁掉上百万医学生的饭碗？”

全场的气氛骤然收紧。钱文海的目光像两把锥子一样盯着讲台上的年轻人，带着新闻人

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