江城国际会展中心的会议厅内，座无虚席。
一场由市医学会主办的“长三角地区疑难病症诊疗新进展研讨会”正在进行，
空气中弥漫着学术交流的严谨与热烈。
江城大学作为本地医学重镇，选派了一批优秀师生参会，
研二医学生我林寻便是其中之一。
我身旁坐着同系的医学同伴花瑶，两人不时交换眼神，认真聆听着台上专家的分享。
研讨会进入案例讨论环节，气氛顿时紧张起来。
大屏幕上接连展示了数个棘手病例：
一位反复咯血却查不出明确病因的青年患者、
一名全身皮肤瘙痒伴肝功能异常却排除常见肝病的老人、
还有一个影像学特征模糊的肺部小结节……
每个案例都信息量巨大，
病因扑朔迷离，连台下不少资深医生都面露沉吟，
低声交流着可能的诊断方向。
轮到讨论一个“慢性萎缩性胃炎伴异型增生”的病例时，主持专家抛出了关键问题：
“患者hp阴性，家族史无特殊，
但近半年胃镜复查显示异型增生程度加重。
结合现有临床数据和影像资料，如何评估其癌变风险？
下一步是选择内镜下切除还是密切随访？”
这个问题恰好触及了“ai医生”系统的核心功能之一——
早期胃癌风险预测与诊断模型。
台下的讨论声变得细碎，有人提到了传统的病理分级标准，
有人引用了某篇关于生物标志物的研究，
但都未能给出一个兼具精准度和前瞻性的判断。
就在这时，林寻我的指尖无意识地在笔记本上快速敲击着——
这是我速记能力结合启明信息处理时的习惯动作。
脑海中，启明的声音已如精密仪器般运转起来：
【接收到胃癌风险评估请求。启动“ai医生”早期胃癌风险预测与诊断模型。】
【正在导入患者临床数据：年龄48岁，性别女，病程3年，hp阴性，
既往胃镜病理示胃窦部中度异型增生，
本次复查示重度异型增生伴腺体结构紊乱……】
【调取模型训练数据集：
纳入全球12万例萎缩性胃炎随访病例，
整合胃镜图像特征、病理切片参数、血清学指标等多维度数据……】
【风险预测结果生成：结合患者异型增生进展速度、病变部位
及腺体结构改变，
显着高于普通重度异型增生患者平均水平（15-20）。】
【建议方案：优先考虑内镜下黏膜剥离术（esd）治疗，
术后3个月、6个月、12个月定期复查胃镜+病理活检。】
短短十几秒，启明已完成了人类医生可能需要数小时查阅文献和数据分析才能得出的结论。
我抬起头，目光沉静地举起了手。
“这位患者的情况，我认为需要高度警惕癌变风险。”
我林寻站起身，声音清晰有力，
“根据最新的多中心临床研究数据和风险预测模型分析，
她的异型增生进展速度较快，且病变区域存在特异性的腺体结构异常，
建议尽快行esd治疗，而非单纯随访。”
我进一步补充道：
“传统病理分级虽然重要，但结合动态进展趋势和ai模型对微观特征的捕捉，
能更精准地评估个体风险。
术后需加强随访，
这番话掷地有声，不仅给出了明确的风险数值，还解释了判断依据和后续方案，
逻辑之严密、数据之具体，
让原本嘈杂的会场瞬间安静下来。
主持专家——
来自上海瑞金医院的消化内科权威李教授眼中闪过一丝惊讶，
随即露出赞许的神色：
“这位同学，你提到的风险预测模型，
能否具体说说其数据来源和评估维度？”
林寻我从容应对，将启明整合的模型核心要素娓娓道来，
甚至引用了两篇2023年刚发表在《gut》和《 gastroenterology》上的最新研究作为佐证——
这些细节，正是我凭借速记能力牢牢“刻”在脑海中的。
我的发言结束后，台下响起了热烈的掌声。李教授更是在总结时特意提到：
“林同学的分析非常精彩，尤其是对风险预测模型的应用，
展现了扎实的临床功底和前沿的科研思维。
这种将人工智能与临床实践结合的思路，正是未来精准医疗的发展方向。”
研讨会结束后，李教授特意找到了我林寻，详细询问了我对ai辅助诊断的理解和实践经验。
当得知我林寻和同伴花瑶、张宇共同参与“ai医生”系统的研发，
并已在江城大学附属医院疑难病症精准治疗小组中取得实际应用成果时，
李教授更是赞不绝口：
“年轻人，有想法，有能力！
我们瑞金医院正在组建一个ai辅助肿瘤早期诊断实验室，
你有没有兴趣来我们这里实习？”
突如其来的机会让我林寻心头一热，
便立刻想到了花瑶和张宇——
这个机会不仅是对我个人的认可，更是对我们三人团队努力的肯定。
我郑重地鞠了一躬：
“谢谢李教授！我非常愿意！”
夕阳透过会议厅的玻璃窗，将林寻我的身影拉长。
我拿出手机，给张宇和花瑶发了条消息：
“重大进展，回校详谈——
我们可能要去上海了。”
屏幕那头，几乎立刻传来了两个兴奋的表情包回复。
我林寻笑了笑，握紧了手机，掌心因激动微微发热。
我知道，这只是一个开始，在ai启明的助力下，我和伙伴们将在医学的征途上，走向更广阔的舞台。