规阅片，大约十五到二十分钟。如果病灶复杂、需要多角度分析和鉴别诊断，可能要半小时甚至更长。”

    “那一个影象科医生，一天能看多少份片子？”

    “满负荷的话，大约一百到一百二十份。”

    林宇点了点头，转向全场。

    “各位听到了。一个人类影象科医生，满负荷一天能看一百多份CT。而且越到后面，因为视觉疲劳和注意力下降，漏诊率和误诊率会不可避免地升高。”

    “那AI呢？”他轻轻拍了拍面前的笔记本计算机。

    “如果给这套系统接入足够的算力，它一天可以处理多少份？”

    他没有等别人回答，自己给出了答案。

    “理论上，无上限。而且它永远不会疲劳。永远不会因为连续看了三百张片子就把一个早期肿瘤误判为良性囊肿。”

    林宇继续展示了第二个案例。

    他将一张胸部X光片拖入分析窗口。

    进度条再次闪过。

    六秒后，屏幕上弹出一个明亮的绿色圆圈。

    圆圈精准地框住了右肺中叶一个极其微小的阴影。

    “七毫米的磨玻璃结节？！”

    这次，没等AI生成完整报告，李明远教授已经失声惊呼。他猛地从座位上站了起来，双手撑着前排的椅背，整个人向前探去，几乎要把脸贴在屏幕上。

    “这……这怎么可能！常规X光片上，这种大小和密度的病灶极容易被肺纹理遮盖，漏诊率非常高！它直接就标出来了？！”

    他的声音里带着无法掩饰的震动和惊惧，彻底打乱了林宇原本的讲解节奏。

    但这个“意外”，比任何讲解都更有说服力。

    林宇平静地解释：“第二代灵梦AI的视觉模型在医学影象领域做了专项优化。训练数据集包含了超过八百万份脱敏的临床影象。

    对于早期微小病灶的识别敏感度，目前的测试数据是百分之九十四点七，高于人类影象科医生的平均水平。”

    第三个案例。

    林宇展示了一段仿真场景。一位基层卫生院的全科医生，面对一个主诉腹痛的患者，通过AI辅助问诊系统进行鉴别诊断。

    AI根据患者的征状描述、生命体征和简单的血常规结果，在三十秒内生成了一份包含五种可能诊断及其概率排序的报告，并用红色高亮标记了其中一种需要紧急转诊的高危情况，急性胰腺炎。

    “国内有多少乡镇卫生院？”林宇看着台下面面相觑的面孔，率先给出了答案。

    “超过三万五千家。这些卫生院里，有多少具备影象科主任医师水平的诊断能力？答案是几乎没有。”

    “但如果每一家卫生院都接入了AI辅助诊断系统，一个只有全科基础的乡镇医生，就能在AI的辅助下，做出接近三甲医院水平的初步筛查。”

    他的语气变得沉重了一些。

    “这意味着什么？意味着一个偏远山区的农民，不用再坐六个小时的大巴去省城排队挂号。只为了确认自己肚子痛到底是不是阑尾炎，还是更要命的别的疾病。”

    报告厅里的气氛，在不知不觉中发生了变化。

    【当前课堂：202名学者深度理解“AI医学影象辅助诊断原理”。】

    新的知识像潮水一般涌入他的大脑。医学影象中那些复杂的灰度分布、密度差异、形态学特征，在他的认知框架里迅速构建出一张庞大而精密的网络。

    他忍不住再次看了一眼屏幕上那张胰腺癌的CT影象。

    这一次，他看到了AI没有标注出来的东西。

    在病灶边缘，有一道极其微弱的、几乎与正常组织融为一体的密度过渡带。

    那个过渡带的存在，暗示着一种可能性。

    原本抱着骼膊、副“我倒要看看你能说出什么花来”表情的那些老教授们，很多人已经不自觉地放下了手臂，身体前倾，目光专注地盯着屏幕。

    一直双臂抱胸的钱文海，不知何时也放下了手臂。他看着屏幕上那个偏远山区的场景仿真，浑浊的眼睛里闪过一丝复杂的情绪。

    窗外，几只灰色的飞鸟掠过阴沉的天空，将光秃秃的树枝踩得微微摇晃。冷风撞击着玻璃，发出沉闷的呜呜声，让报告厅内原本就紧绷的空气显得更加压抑。

    钱文海沉默了片刻，第一次主动举手准备发言。

    林宇看向他。

    “林教授。”钱文海的声音有些沙哑，那股生人勿近的硬气化作了更为沉重的质问。“你这套技术确实能推广给更多人，让老百姓获利。但你有没有想过，它同时将会瞬间毁掉上百万医学生的饭碗？”

    全场的气氛骤然收紧。钱文海的目光象两把锥子一样盯着讲台上的年轻人，带着新闻人特有的犀利与悲泯。

    “在更大的市场须求出现之前，按照你这种骇人听