数据库的难题攻克后，我林寻团队马不停蹄地进入了下一个关键阶段——

收集医学案例和患儿信息。这不仅是为了充实平台的数据库，

也是为后续的试点运行和AI模型优化提供“弹药”。这项任务，

主要落在了熟悉儿科临床、沟通能力强的花瑶肩上。

花瑶带着几名医学院的实习生，

开始在医院儿科心血管病区以及合作的几家社区医院进行信息收集。起初，

进展还算顺利，一些病情稳定、对新技术持开放态度的患儿家属愿意配合。

我们详细记录了患儿的基本信息、病史、检查报告、影像资料以及治疗过程。

不过，随着工作的深入，花瑶渐渐发现了问题。不少患儿家属在听到“远程诊疗平台”、“AI辅助诊断”、

“数据上传”这些词汇时，眼神中都流露出明显的顾虑。

“小姑娘，你们这个平台是做什么的？

要把我家孩子的病例传到网上去？那多不安全啊，万一信息泄露了怎么办？”

一位年轻的母亲紧紧抱着怀里的孩子，警惕地问道。

“是啊，我们家孩子的情况比较特殊，你们这个AI真的能看准吗？

别到时候耽误了治疗，我们可担不起这个风险。”

另一位父亲皱着眉头，语气中充满了不信任。

类似的质疑声越来越多。家属们的顾虑主要集中在两点：

一是隐私安全，担心孩子的敏感医疗信息被泄露或滥用；

二是对AI诊断准确性的不信任，害怕机器不如人可靠。这些顾虑像无形的墙，

阻碍着信息收集的步伐。

花瑶将情况反馈给了我林寻和张宇。

“我就知道会有这个问题。”

林寻沉思道，

“‘AI启明’分析显示，数据安全和结果可靠性是公众对医疗AI最主要的担忧点。”

张宇立刻补充：

“数据安全方面，我们之前搭建数据库时就下了苦功，

采用了最高级别的加密技术和访问权限控制，绝对能保证数据不会泄露。

我可以准备一份详细的技术说明，用通俗的语言解释给家属听。”

“光有技术说明还不够，”

我林寻看向花瑶，

“家属们更需要的是直观的感受和信任。我们得主动出击，进行多次、

深入的沟通。”

于是，团队制定了新的沟通策略。

我们不再只是简单地请求家属配合，

而是主动在病房区、候诊区举办小型的科普交流会。