夜幕悄然降临，江城大学计算机系的实验室里依旧灯火通明。

张宇正对着屏幕上不断报错的代码抓耳挠腮，额头上渗出细密的汗珠。

我林寻和花瑶也在一旁，聚精会神地盯着那个“模拟诊室”系统的界面。

“不行啊，”

张宇烦躁地敲了一下键盘，

“这个‘早期胃癌风险预测与诊断’的模块，

无论怎么调整参数，

模拟出来的患者症状演变和影像特征都感觉有点……

生硬。

数据是真实的，但组合起来就是差点意思，不够‘活’，离‘逼真’还有距离。”

为了让模拟系统更贴近临床实战，

张宇尝试将我林寻“AI医生”系统中的一些早期肿瘤诊断模型的逻辑思路融入进去，

特别是针对胃癌的风险预测和影像诊断部分。

但这涉及到复杂的多因素加权和动态概率演变，远比我之前做的基础病例模拟要复杂得多。

“具体是哪个环节出了问题？”

我林寻凑近屏幕，仔细观察着张宇调出的数据流和算法逻辑图。

AI启明在他脑海中迅速启动，开始分析张宇的代码结构和模型参数设置。

“主要是症状与影像特征的关联性，以及风险因素叠加后的概率计算。”

张宇指着屏幕解释，

“比如一个有幽门螺杆菌感染史、家族史阳性的患者，

出现上腹痛、食欲减退，他的胃癌风险值如何动态变化？

胃镜下的早癌征象，比如微小隆起、凹陷、色泽改变，这些如何根据风险值和病程进展概率性地呈现？

我试了好几种算法，要么太机械，要么就容易出现概率溢出，导致诊断结果失真。”

花瑶虽然对代码不甚了解，但也提出了自己的看法：

“临床实际中，很多症状和体征都不是绝对的，医生的经验判断也很重要。

是不是可以加入一些……嗯……‘模糊’处理？”

“你说到点子上了，瑶瑶！”

张宇眼睛一亮，

“就是这种‘模糊’和‘概率’的动态平衡很难把握。

医学本身就充满了不确定性。”

我林寻点点头，AI启明已经将张宇的算法框架与自己“AI医生”中的早期胃癌风险预测模型进行了对比分析，

并指出了几个关键的优化点。