夜，深了。

江城大学医学院的实验室依旧灯火通明。

我林寻面前的大屏幕上，密密麻麻的数据和影像交织，

呈现出一个极其复杂的病例。

这是他在梳理医疗数据共享网络中那些罕见病例时发现的“硬骨头”——

一位同时患有早期胃癌、不典型肝转移灶以及肺部磨玻璃结节的老年患者，

各项指标相互矛盾，传统诊断思路几乎陷入绝境。

“‘启明’，综合所有已知数据，包括多模态影像、基因测序结果、既往病史，

给出最可能的诊断路径和治疗方案。”

我林寻揉着发胀的太阳穴，声音带着一丝疲惫。

“AI启明正在分析...

患者情况高度复杂，早期胃癌诊断模型提示胃窦部病变恶性概率89%；

肝脏病灶，早期肝癌诊断模型无法明确，

其影像学特征介于转移灶与不典型血管瘤之间，概率各占约45%；

肺部结节，早期肺癌诊断模型提示良性可能性60%，但不排除炎症或转移。

多模型交叉验证存在显着不确定性，现有数据不足以形成唯一确定结论。”

AI启明的回答罕见地带有“不确定性”。

我林寻皱紧眉头。

这正是我遇到的难题。

单一器官的早期诊断，“AI医生”的模型已经相当成熟，

但当多种疑难杂症集中在一个患者身上，数据之间的干扰和矛盾就让AI也难以精准判断。

我需要一个突破口，一个能串联起所有线索的关键节点。

我再次陷入了沉思，速记能力让我能清晰回忆起患者的每一个细节，

但如何将这些细节有机地联系起来？

我感觉自己就像在拼一幅缺少关键拼图的巨大图像。

就在这时，电脑提示音响起，是一封来自张教授的邮件。

张教授是国内消化肿瘤领域的泰斗，也是林寻的博士生导师之一，

得知我林寻要参加国际医学交流会议，一直非常支持。

我林寻点开邮件，

张教授不仅分享了自己参加国际会议的经验，比如如何在有限时间内突出演讲重点、如何应对国际同行的尖锐提问，

更在邮件末尾提到了一个他近期关注的国际前沿方向：

“……对于复杂病例，尤其是多原发或合并转移的早期肿瘤，

单纯依赖单器官模型可能存在局限。

或许可以尝试从‘肿瘤微环境’与‘全身代谢网络’的角度切入，