随着晨曦微露，急诊室的紧张气氛渐渐消散，
我林寻和花瑶也各自稍作休整。
医院的运转如同精密的钟表，永不停歇。
几天后，一个新的任务落到了我林寻的肩上。
医院行政部门为了提升江城大学附属医院在业内的知名度和影响力，
决定举办一场大型的“江城医学创新与精准诊疗高峰论坛”，
邀请了国内外众多知名的医学专家、学者参与。
作为医院重点培养的后备力量，同时也是“疑难病症精准治疗小组”的成员，
我林寻被指派协助科室主任，
负责部分嘉宾的联络、资料整理以及会议议程的初步编排等筹备工作。
这对于我林寻来说，无疑是一个绝佳的学习和交流机会。
【ai启明：检测到新任务：协助筹备“江城医学创新与精准诊疗高峰论坛”。
任务要素分析：嘉宾联络、资料整理、议程编排。
关联资源：医学专家数据库、既往会议资料、医院研究成果。】
接到任务后，我林寻立刻投入工作。
面对厚厚一叠嘉宾名单和繁杂的资料，我的速记能力再次发挥了巨大作用。
每位专家的研究领域、代表性成果、最新发表的论文，
乃至一些个人学术偏好，我林寻都能快速记忆并梳理归类。
在与专家们通过邮件或电话初步联络时，
我林寻总能精准地提及对方近期的研究热点或某个颇具影响力的观点，
这让不少专家对这位年轻的“筹备人员”刮目相看，觉得他专业且用心。
一次，在协助主任整理会议交流材料时，
我林寻看到了一份关于早期消化道肿瘤诊断现状的综述。
我不禁想到了自己ai医生模块中的“早期消化道肿瘤多模态影像诊断模型”。
这个模型是他和张宇利用大量临床影像数据和病理报告，
结合最新的深度学习算法共同训练优化的初步成果，
在内部测试中，对早期胃癌、肠癌的检出率比传统影像诊断有显着提升。
恰逢一位国内着名的消化内科专家——
周教授莅临医院提前考察会议场地，并与科室主任进行简短交流。
周教授在谈话中提到：
“目前早期消化道肿瘤的漏诊、误诊率仍然偏高，
影像科医生的经验依赖性太强，
如何提高诊断的客观性和准确性，是我们面临的一大挑战啊。”
科室主任叹了口气：
“是啊，周教授，我们也一直在探索。”
我林寻在一旁认真聆听，鼓起勇气，适时插话道：
“周教授，主任，关于这一点，我和我的同学张宇，
尝试利用多模态影像数据结合人工智能算法，
构建了一个早期消化道肿瘤的辅助诊断模型，
或许能为提高诊断效率提供一些新思路。”
周教授和主任都有些意外地看向林寻。周教授饶有兴致地问：
“哦？年轻人，具体说说看？”
我林寻定了定神，将自己研究的核心思路、数据来源、模型架构以及初步的测试结果简明扼要地阐述了一遍。
我没有使用过多晦涩的术语，
而是结合实际病例的影像特征进行解释，条理清晰，逻辑严谨。
【ai启明：实时调取相关研究数据、图表、文献支持。
优化语言表达，确保专业性与易懂性平衡。】
周教授听得非常认真，时不时点头，眼中闪过赞许的光芒。
“多模态融合确实是未来的趋势，你这个思路很有价值。
初步测试结果怎么样？
特异性和敏感性如何？”
我林寻如实回答：
“在我们内部的200例独立测试集上，模型对早期胃癌的诊断准确率达到了923，
当然，这还只是初步结果，样本量还有待扩大，模型也需要进一步优化。”
周教授眼中精光一闪，
“相当不错了！
年轻人，有想法，有行动！现在很多研究停留在理论层面，
你能做出实际的模型并进行验证，很难得。”
他转向科室主任，
“老李，你们科里藏龙卧虎啊！这个研究方向很有前景，值得深入挖掘。”
科室主任脸上也露出了欣慰的笑容，拍了拍林寻的肩膀：
“小林，好好干！周教授可是这方面的权威，多向周教授请教。”
“谢谢周教授指点，谢谢主任。”
我林寻谦逊地说道。
这次简短的交流，让周教授对我林寻留下了深刻的印象。
随后几天，在与其他几位专家的接触中，
林寻我也抓住机会，在合适的场合，结合专家们的研究领域，
简要介绍了自己在ai辅助早期肺癌、肝癌诊断方面的一些探索和初步成果。
这些成果虽然尚不成熟，
有些甚至还只是理论框架和算法构想，但其中蕴含的创新思维和巨大潜力，
还是赢得了不少专家的认可和鼓励。
有专家当场表示，希望会议结束后能有更深入的交流，
甚至愿意提供一些临床数据支持林寻的研究。
我林寻深知，这只是一个开始。
但通过这次论坛的筹备工作，我不仅拓展了视野，认识了许多业界大咖，
更重要的是，我初步展示了自己在ai辅助诊断领域的研究成果，
并获得了部分权威专家的认可。
这无疑为我未来的研究之路，增添了浓墨重彩的一笔，
也让“ai医生”的光芒，开始透过层层帷幕，初露锋芒。
【ai启明：检测到宿主研究成果获得外部专家正面评价（周教授等）。
人脉资源网络扩展。
研究信心指数提升。
建议：利用会议契机，进一步收集专家反馈，优化ai医生各诊断模型。】
我林寻看着窗外，心中充满了动力。
我知道，这场即将到来的高峰论坛，将是我和我的ai医生，正式登上更大舞台的序幕。