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病案室的铁柜被拉开时,总会出“吱呀”的旧响,这声音林晓已经听了两天。她蜷缩在堆满病历的桌子旁,面前摊着三张分类表:“农村胃癌患者症状统计”“胃炎与胃癌症状对比”“生活习惯关联分析”,每张表上都密密麻麻写满了红色批注。
凌晨两点,林晓揉了揉肿的眼睛,伸手去够桌角的矿泉水,却不小心碰倒了病历本。散落的纸页里,一份oo年的病历吸引了她的注意——患者是岁的张奶奶,症状写着“长期吃腌萝卜干、晨起恶心、黑便”,ai诊断为“萎缩性胃炎”,三个月后确诊为胃癌中期。
“又是腌菜。”林晓叹了口气,在“生活习惯”栏里画了个圈。这两天整理份农村胃癌病历,她现的患者都有“长期吃腌制食品”的习惯,可ai系统的“生活习惯”选项里,只有“吸烟、饮酒”,根本没有“腌制食品摄入”这一项。
她又翻出刚找齐的份农村老人胃炎病历,逐份核对“是否有黑便”。当看到第oo份时,林晓突然停下——这份病历的患者有“黑便”症状,ai却判定为“普通胃炎”,和王大爷的情况一模一样。她统计完所有病历,心脏沉了下去:ai把“有黑便的胃炎患者”误判为“普通胃炎”的概率,竟然高达。
“你这是拿命在拼啊。”周涛推门进来,手里拿着一件外套,看到林晓眼底的乌青,忍不住皱眉,“我刚在门诊听说,王大爷的手术安排在下周,要是能早点现,也不用遭这罪。”
林晓接过外套穿上,指尖还在抖:“周哥,你看这个。”她指着电脑屏幕上的样本数据,“ai胃癌识别模型里,农村患者样本只占,全是大城市的病历,怎么可能认得出农村老人的症状?”
周涛凑过来,沉默了几秒:“之前我跟康医的技术员喝过一次酒,他说二代系统的胃癌模型,是用上海、北京三甲医院的病历训的,根本没加农村数据。他们说‘农村样本质量低,影响模型精度’。”
“质量低?”林晓猛地提高声音,又赶紧压低,“这些病历里的症状,都是农村老人最真实的情况,怎么就质量低了?”
周涛拍了拍她的肩膀:“别气了,我帮你整理数据吧,你这样熬下去,没等汇报就先垮了。”
有了周涛的帮忙,进度快了不少。第二天一早,林晓带着整理好的“中医症状待补充清单”,去了李伯家。刚说明来意,李伯就从书柜里翻出一本泛黄的笔记本:“这是我坐诊四十年的笔记,农村老人胃癌,多是‘脾胃虚弱’型,舌苔白腻、脉象沉细,还有的会‘饭后腹胀、喜温喜按’,这些在ai里根本没地方填。”
李伯边说边翻笔记,指着一段批注:“你看,有个老人跟王大爷一样,拉黑便、吃腌菜,我当时就怀疑是胃癌,让他去市里查,果然确诊了。要是ai能加这些中医特征,说不定能少误判几个。”
林晓眼前一亮:“李伯,您能不能把这些中医症状,转化成ai能识别的标注项?比如‘舌苔白腻’对应什么风险?”
李伯笑着点头,拿起笔在纸上写:“舌苔白腻→可能存在消化道出血风险;脉象沉细→提示气血不足,需排查慢性失血;喜温喜按→多为虚寒型胃病,癌变风险需关注。”
拿着李伯整理的“中医症状对应表”,林晓回到病案室,周涛已经把“农村与城市胃癌症状差异”整理成了图表。两人对着数据核对到傍晚,一份厚厚的“ai胃癌识别漏洞报告”终于成型。
报告里列着三个核心问题:一是农村患者专属症状(黑便、腌制食品摄入)缺失;二是农村样本量不足(仅占);三是中医特征未纳入识别体系。解决方案也很明确:补充症状选项、增加农村病历标注、嵌入中医特征,最后一页还手写着“优化后预计准确率提升至”。
林晓抱着报告去找张建国时,夕阳正透过窗户照进办公室。张建国接过报告,手指在封面上顿了顿,没说话,
一页页仔细翻着。当看到“误判率”时,他皱了皱眉;看到中医特征对应表时,又抬眼看了林晓
一眼,眼神里多了些认可。
“先去吃饭。”张建国把报告放在桌上,推给她一个保温杯,“里面是小米粥,你这两天估计没好好吃饭。明天早上八点,跟我去卫健委汇报,争取点经费,把标注优化做起来。”
林晓握着温热的保温杯,突然觉得眼眶热。她走出办公室,走廊里的灯光柔和了许多。周涛在楼梯口等她,看到她手里的保温杯,笑着说:“成了?”
“成了!”林晓点头,声音里带着抑制不住的激动,“明天去卫健委汇报,主任说争取经费。”
周涛松了口气:“太好了,总算没白费功夫。对了,我刚在康医科技的官网上看到,他们下周要在市里开‘基层医疗ai推广会’,赵磊会去,要不要去听听?”
林晓心里一动——要是能在推广会上,把农村患者的需求提出来,说不定能倒逼康医科技修改系统。她点头:“去!正好看看他们所谓的‘基层方案’,到底有没有真东西。”
回到家,林晓把报告放在桌上,翻出母亲的误诊病历。看着“王浩”两个字,她突然想起李伯的话:“好的医生,要懂患者的生活;好的ai,也该懂。”要是王浩当年能多关注农村患者的生活习惯,母亲是不是就不会误诊?康医科技要是真为基层着想,又怎么会让ooo份病历里的漏洞,一直存在到现在?
窗外的月亮升了起来,林晓摸着报告上的字迹,突然很期待明天的卫健委汇报——这不仅是为了项目,更是为了像王大爷、像母亲一样,被误诊耽误的农村患者,能有个公平的诊疗机会。
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