第110章 老医生的质疑（2 / 3）

、治疗反应等临床信息的权重，

使其能像医生一样，进行“综合研判”。

第三，建立“人机协同”反馈机制： 开发一个简易界面，

允许医生直接在AI的分析报告上标注“存疑区域”或“不同意见”，

这些反馈将实时被AI捕捉和学习。

在AI启明的帮助下， 这些优化方案被迅速落实。

模型在接收新的标注数据和反馈信息后，进行了新一轮的快速迭代和Fine-tuning（微调）。

仅仅用了三天时间，优化后的“AI医生”再次投入到临床试验中。

这一次，“AI医生”的表现更加成熟和稳健。

对于那些复杂背景下的疑难病例，它不仅能指出可疑区域，

还能给出更详细的判断依据，并结合临床背景给出风险分层建议。

之前的“过度敏感”问题得到了有效缓解，与专家诊断的吻合度进一步提高，

连最初持怀疑态度的几位医生也点头表示认可。

“林寻，你太厉害了！这么快就找到症结并解决了！”

花瑶由衷赞叹。

张宇也松了口气：

“这‘人机协同’的思路确实高明，让AI和医生一起进步！”

我微微一笑。

我知道，这次小波折不仅没有阻碍前进的步伐，反而让“AI医生”变得更加完善，

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也让团队对AI在临床的应用有了更深的理解。

凭借自己聪慧的头脑和AI启明的帮助

我成功化解了这些临床试验中出现的小问题，

为“AI医生”的最终成功推广扫清了又一个障碍。

前路或许仍有挑战，但我和我的团队充满了信心。

随着“AI医生”小范围临床试验的成功，其在早期胃癌诊断上的高准确率和高效性开始在江城医疗圈悄然传开，

带来了初步的赞誉和期待。

我的团队原本计划趁热打铁，扩大临床试验范围，

并与更多医院洽谈合作，推动“AI医生”的落地应用。

推广之路并非一帆风顺。

随着AI医生小范围试验成功后，却遭到了部分老医生对AI诊断结果的质疑。

这些老医生大多拥有数十年的临床经验，对自己的“火眼金睛”深信不疑，

他们认为AI冰冷的数据和算法无法替代医生丰富的临床经验和对患者整体状况的综合判断，

甚至觉得AI的“高准确率”只是小样本下的侥幸，

“机器怎么可能比人更懂看病？”

更令人挫败的是，

甚至有几家医院的科室主任，

以“AI诊断缺乏广泛的权威认知和行业标准”、“可能引发医疗纠纷”为由，

明确拒绝了与我的团队的合作洽谈。

他们宁愿遵循传统的诊断流程，也不愿冒险引入这项“看起来很美”但“前途未卜”的新技术。

一时间，“AI医生”的推广陷入了瓶颈。

实验室里，张宇有些愤愤不平：

“这些老顽固！根本就不愿意接受新事物！我们的准确率摆在那儿呢！”

花瑶也有些气馁：

“我们该怎么办？难道这么好的技术就因为质疑而无法推广吗？”

我的眉头也紧锁着。

我理解老医生们对新技术的审慎态度，毕竟医疗关乎人命，容不得半点马虎。

但他更坚信“AI医生”的价值，它不是要取代医生，

而是要成为医生的得力助手，提高诊断效率，减少漏诊误诊。

面对质疑和拒绝，我没有怨天尤人，也没有选择放弃。

我开始找各种的资料，他泡在图书馆和医学数据库里，

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