模拟案例的构建过程并非一帆风顺。张宇在将新疗法机制编码接入“AI医生”数据库时，遇到了一个棘手的技术故障。

由于新疗法涉及基因编辑与免疫激活的复杂交互，算法在模拟某些特定基因背景下的免疫反应时，

出现了数据溢出和逻辑冲突，导致部分虚拟患者的治疗模拟结果出现异常波动，

甚至得出了与预期相悖的结论。

“该死！这个免疫细胞激活阈值的参数怎么调都不对！”

张宇盯着屏幕上混乱的数据曲线，急得满头大汗，

“已经三天了，这个bug还没解决，再这样下去，我们怎么向患者展示？”

花瑶也有些焦虑：

“是啊，医院里那些质疑的声音虽然因为我们要展示模拟案例的消息而暂时有所收敛，

但如果迟迟拿不出东西，只会让怀疑更深。赵权的人还在暗地里煽风点火呢。”

我林寻一边安抚着焦急的同伴，一边调用“AI启明”进行深度分析。

“AI启明：检测到算法逻辑冲突点在于免疫细胞因子释放的动态模型与基因表达调控网络的耦合度不足。

建议引入多尺度建模方法，分层优化信号通路参数。”

根据“AI启明”的提示，我林寻和张宇重新梳理了算法架构，

花瑶则利用自己的医学知识，为模型补充了更多真实的免疫反应案例数据作为参照。经过连续两天两夜的奋战，

当第一缕晨曦透过窗户照进实验室时，张宇终于长舒一口气：

“成了！模型稳定了！所有模拟案例的结果都符合预期的医学逻辑！”

我们立刻将第一批优化后的模拟案例进行可视化处理。

这些案例不再是枯燥的数字和图表，而是“AI医生”根据虚拟患者的性别、

年龄、癌症类型、分期、基因特征等，生成的栩栩如生的治疗过程演示：

从初始诊断的影像资料、基因检测报告，到体外基因改造细胞的培养过程模拟，

再到回输体内后，免疫系统如何被逐步激活，癌细胞如何被识别、围剿、清除，

以及治疗过程中可能出现的副作用和应对措施，都以动态图表和模拟影像的形式直观地呈现出来。

医院专门为此组织了一场面向潜在患者和家属的说明会。

当我林寻通过大屏幕展示这些“栩栩如生”的模拟案例时，