“我看看你的风险评估权重矩阵。”

我林寻说道。

张宇调出相关代码段。

我林寻盯着屏幕，手指无意识地在桌面上轻点，

脑海中，AI启明正在飞速运算和模拟。

“问题可能出在这里，”

片刻后，我林寻开口道，

“你目前的模型，风险因素是线性叠加的，但实际情况可能更复杂。

比如，幽门螺杆菌感染是Ⅰ类致癌原，

但它与吸烟、高盐饮食等因素的协同作用，不是简单的1+1=2。”

我顿了顿，继续说道：

“还有，影像特征的出现概率，

不应该仅仅由风险值决定，还应该考虑病程阶段，以及不同检查手段的敏感性和特异性。

比如，早期胃癌在普通胃镜下的检出率，和在放大胃镜联合NBI（窄带成像）下的检出率，差异是很大的。

你的系统里，是不是没有体现这种检查手段的差异性？”

张宇恍然大悟：

“对啊！我把检查手段理想化了，默认‘做了胃镜就能看到所有征象’，

这不符合实际！

还有那个协同作用，我确实用了简单的加权，看来得引入更复杂的交互项或者非线性函数。”

“嗯，”

我林寻表示赞同，

“我记得之前看过一篇关于胃癌风险预测模型的研究，

他们用了贝叶斯网络来处理这种多因素间的复杂依赖关系，效果不错。

你可以试试借鉴一下那个思路。”

“贝叶斯网络？有点意思，我研究研究！”

张宇立刻来了精神。

“还有，关于症状演变，”

我林寻继续补充，

“可以引入‘时间衰减因子’和‘触发阈值’。

比如，一个症状出现后，其严重程度可能会随时间变化，

也可能在某个风险阈值被触发后突然加剧或缓解。

这样就能避免症状一直‘存在’或‘消失’的机械感。”