医学院研二的阶梯教室里，
我正在快速翻阅着一篇关于早期肺癌影像特征的最新研究。
我的手指轻轻的在平板上划过，
平常人需要半个小时或更久才能消化的重要内容，
我只需要几分钟就便能找到核心。
“林寻，这篇《新英格兰医学杂志》你看的怎么样了？
关于早期胃癌的血清标志物，感觉和我们ai医生里的风险预测模型有可以结合的要点。”
一个清脆的声音在耳边响起，带着一丝兴奋。
我侧过头，看到花瑶正拿着手机，看到屏幕上正是这篇论文的摘要。
花瑶不仅是我的最好的好友，也是我们特殊团队的核心成员之一。
“嗯，刚看完。”
我点了一下头，语气平稳，
“确实，ca和ca19-9的联合测试数据，
如果能导入我们早期胃癌诊断模型和。风险预测模型中进行训练，
我回头就让张宇帮忙调整一下算法接口。”
“太好了。”
花瑶眼睛一亮，
“张宇那边进展很快的，
听说他早期肝癌模型诊断的ct影像识别率已经达到92，三甲医院平均高出了不少。”
我们虽然是学生，但凭借着江城附属医院疑难杂症精准治疗小组的成员，
也能接触到不少实际的病例。
就在这时，后排传来了刻意压低的议论声。
“又是林寻，每次小组讨论的时候，总能说出一些别人无法反驳的观点。”
“赵晨，别这么说，林寻确实是很厉害的。
上次关于胰腺癌误诊率的分析，逻辑实在是太清晰。“
另一个声音劝解道。
赵晨同为研二的医学生，成绩优异，一直是班中的佼佼者。
自从上次的小组作业，赵晨精心准备的方案，被林寻用更合理，数据支撑更充分的观念驳倒。
并最终被教授接纳后，心中就像埋了一根刺。
赵晨看着远方，林寻和花瑶热烈讨论的情景，
心中就像扎了一根刺，眉头紧蹙，心中的不满，在逐渐的发酵。
他不像花瑶那样，钦佩林寻的才华，反而觉得林寻的光芒有点刺眼。
赵晨拿出手机，点开了一个之前加的几乎不怎么看的医学ai技术交流群，
他意识到林寻总能领先一步，尤其是在ai诊断辅助这个领域。
从今天开始，他便开始关注林寻，不仅仅是在学业上的竞争，
他想知道我那些信手拈来的观点和数据，究竟是源于天赋异禀，
还是一些不为人知的依仗？
而我对此毫无察觉，正和花瑶敲定下一步ai医生的模型优化的细节。
在大学医学院的阶梯教室里，教授站在被阳光挥洒的斑驳光影中
讲台上，头发花白的周教授正讲到兴头上，突然话锋一转，抛出了一个重磅问题。
“……那么，”
周教授推了推眼镜，目光扫过台下鸦雀无声的学生们，
“假设我们遇到一位患者，主诉持续性低热、不明原因体重下降，
伴有间歇性的右上腹隐痛。
影像学检查显示肝内有一个直径约25的占位性病变，
边界欠清，增强扫描呈‘快进快出’表现，但肿瘤标志物afp却在正常范围内。
几位同学，你们怎么看？
初步诊断是什么？后续的鉴别诊断和治疗思路又该如何制定？”
这个问题一出，原本还算活跃的课堂瞬间安静下来。
同学们你看我，我看你，脸上都露出了难色，交头接耳的议论声也变得小心翼翼。
这病症太复杂了，afp阴性的肝脏占位，
可能性太多，
鉴别诊断难度极大，
更别提后续的治疗方案了。
而我医学院研二学生，此刻也微微皱起了眉头。
但课堂上这种突如其来的“实战演练”，依然极具挑战性。
“这病症极为特殊，”
周教授看着学生们困惑的表情，补充道，
“信息有限，但临床中往往就是如此。”
就在同学们普遍感到无从下手，甚至有人开始翻书查找可能的线索时，
我的脑海中，一个清晰而冷静的声音响了起来：
【启明启动。
接收到问题指令：分析不明原因肝占位伴低热、体重下降、afp阴性病例。】
【正在调取最新版《临床肿瘤学》、《内科学》肝脏疾病章节、uptodate临床顾问相关专题……】
【正在检索近五年pubd、ki数据库中关于afp阴性肝癌、肝脏少见原发肿瘤、转移性肝肿瘤的相关文献及病例报告……】
【整合“ai医生”早期肝癌诊断模型数据……】
【数据整合完毕。分析如下：】
我的瞳孔微微一缩，启明的声音如同最高效的处理器，瞬间将海量的医学知识、
文献数据与临床案例进行了筛选、比对和整合。
我的速记能力在此刻发挥了辅助作用，
启明给出的核心要点被他下意识地在脑海中“记录”并结构化。
“患者中年男性，慢性消耗症状提示恶性可能大。
肝内占位，‘快进快出’是典型肝癌影像学特征，
但afp阴性，需高度警惕特殊类型肝癌，如胆管细胞型肝癌、混合细胞型肝癌，或一些罕见的肝细胞癌亚型。”
启明的分析直接切入核心，“鉴别诊断需考虑：1 肝脏转移癌
（如来源于胃肠道、胰腺、肺部的隐匿性原发灶转移，需结合其他影像学检查和肿瘤标志物cea、ca19-9等）；
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