我林寻渴望与医院同事们共同进步，将国际前沿的医疗理念和技术真正落地。

在花瑶和张宇的协助下，我紧锣密鼓地组织了多次内部培训。

第一次培训便座无虚席，大家都对我林寻从国际会议带回来的内容充满期待。

我林寻也不负众望，深入浅出地讲解，结合案例分析，让同事们受益匪浅。

不过，树欲静而风不止。

在一次关于“AI在早期消化道肿瘤多模态影像诊断中的应用”培训课上，当我林寻刚刚结束一个章节的讲解，

准备接受提问时，赵强慢悠悠地举起了手。

“林博士，”

赵强站起身，脸上带着一丝若有若无的挑衅，

“您刚才提到AI模型对早期胃癌的诊断准确率达到了92%，这确实很了不起。

但是，我想请问，

这个模型在面对伴有严重萎缩性胃炎和肠上皮化生的患者时，其特异性和阳性预测值会有怎样的变化？

有没有考虑过炎症背景对AI识别的干扰？

另外，您能具体解释一下模型在特征提取时，

是如何区分早期癌变与高级别上皮内瘤变的细微影像差异吗？”

这个问题相当刁钻，不仅涉及到AI模型的深层机制，

还点出了临床应用中可能遇到的复杂情况，显然是想让我林寻在众人面前下不来台。

台下瞬间安静下来，不少人都看向我林寻，想看我如何应对。

我林寻心中了然，赵强这是故意找茬。

但我神色不变，从容地微笑道：

“赵医生这个问题提得很好，非常具有临床价值。”

我随即在心中默念：

“‘启明’，调出关于伴有萎缩性胃炎及肠化背景下早期胃癌的AI诊断亚组分析数据，

以及模型对高级别上皮内瘤变与早期癌变的影像特征区分算法。”

“AI启明：已调取相关数据。

在伴有严重萎缩性胃炎和肠上皮化生的患者亚组中，模型特异性为89.6%，

阳性预测值为87.3%，

较总体数据略有下降，但仍保持在较高水平。

模型通过提取腺体结构紊乱程度、微血管形态异常、表面凹陷深度等23个关键影像特征，

并结合纹理分析和深度学习，能够有效区分早期癌变与高级别上皮内瘤变，

其ROC曲线

具体特征权重及算法逻辑已准备就绪。”

得到AI启明的精准支持，我林寻胸有成竹。

我拿起激光笔，在投影屏幕上清晰地展示出相关数据图表和特征提取示意图：

“赵医生，关于您的问题，

首先，我们的‘AI医生’模型在训练时就已纳入了大量伴有炎症背景的病例，

专门进行了亚组分析……”

我林寻不仅准确报出了具体数据，还详细解释了AI模型是如何通过多维度特征提取和复杂算法来克服炎症干扰，

以及如何精确区分癌前病变与早期癌。

我的回答条理清晰，数据详实，

逻辑严密，甚至对一些算法细节都做了通俗易懂的阐述。

赵强站在那里，本以为能难住我林寻，

没想到我林寻竟然回答得如此滴水不漏，连一些他自己都只是略知皮毛的技术细节都解释得清清楚楚。

他的脸色一阵青一阵白，最终只能悻悻地坐下，无言以对。

台下则响起了敬佩的掌声。

经此一役，赵强非但没有收敛，反而在接下来的培训中表现得更加消极。

他要么低头玩手机，要么交头接耳，对我林寻分享的内容嗤之以鼻。

有时，他还会故意在一些细枝末节上挑刺儿，

比如“这个国际指南的版本是不是有点旧了？”

“你这个案例的样本量是不是太少了？”等等，试图干扰培训的正常进行。

我林寻看着赵强幼稚的举动，心中的愤怒与日俱增。

我不明白，为何有人会因为嫉妒而如此不择手段，甚至不惜阻碍整个团队的进步。

但我没有发作，也没有被赵强的行为所影响。