林杰接过U盘，握在手里。
U盘还带着体温。
“你什么时候开始研究这个的？”他问。
“三个月前。”苏琳笑了笑，“看你每天忙到半夜，电话里说的都是教育改革、科技攻关、医疗改革……我就想，我好歹也是搞政策研究的，能不能帮你做点什么。正好学校接了这个课题，我就带着团队下了功夫。”
林杰感到眼眶有些发热。
他握住妻子的手：“谢谢。”
“老夫老妻了，说什么谢。”苏琳抽出手，指了指电脑，“你赶紧看方案吧。要是觉得可行，下次开会，我可以让我团队的专家去汇报。”
“不用等下次。”林杰按下内部通话键，“沈秘书，通知卫健委、科技部、工信部、网信办负责同志，下午三点，紧急开会。议题，医疗数据标准化和AI应用的新方案。”
挂了电话，他看着苏琳：“下午的会，你来讲。”
苏琳一愣：“我？不合适吧？我又不是政府部门的……”
“你是专家。”林杰说，“这个方案是你做的，你最清楚。至于身份……我让办公厅给你办个临时专家聘书。”
下午两点五十，同一间会议室。
参会的人比上午少了些，但核心部委的负责人都到了。
大家看见苏琳坐在林杰旁边，都有些意外，但没人多问。
三点整，林杰开门见山：“上午的会，我们暴露了问题。下午的会，我们来看解决方案。这位是苏琳老师，清华大学公共政策研究院的负责人。她带领的团队，提出了一套医疗数据治理和AI应用的新思路。下面请苏老师介绍。”
苏琳站起来，走到投影仪前。
她讲得很专业，但也很通俗。
从联邦学习的原理，到区块链在数据标准化中的应用，再到试点案例的效果，层层递进。
讲到一半时，卫健委赵志刚司长忍不住插话：“苏老师，您说的这个‘数据不上传、只传参数’的模式，确实能解决隐私问题。但模型训练的效果，能保证吗？”
“能。”苏琳调出一组数据，“我们在三家医院做了小范围试点。同样是肺结节识别模型，用传统集中数据训练的方式，准确率92%。用联邦学习，准确率91.5%，差距很小，但隐私保护级别大大提高。”
“成本呢？”财政部张伟问，“这套系统，部署起来要多少钱？”
“初期投入会比传统系统高20%左右。”苏琳实话实说，“但长期看，因为避免了数据迁移和集中存储的成本，三年后的总成本会低于传统方案。而且，这套系统是开放架构，可以兼容不同厂商的设备，打破了数据垄断。”
会议室里响起低低的讨论声。
林杰等大家都消化得差不多了，才开口：“苏老师的方案，大家都听了。有什么意见，直接提。”
科技部周明先说话：“林书记，我觉得这个思路很有创新性。既能解决数据隐私和安全的问题，又能推动数据标准化。我建议尽快试点。”
工信部李伟有些犹豫：“技术上是可行，但推广起来……可能会触动很多厂商的利益。那些靠数据垄断绑定客户的厂商，肯定不会坐以待毙。”
“那就让他们动。”林杰说，“医疗信息化领域，也该洗洗牌了。不能总让劣币驱逐良币。”
他环视一圈：“这个方案，我原则上同意。卫健委牵头，科技部、工信部配合，一周内拿出试点实施方案。就按苏老师建议的——选三个不同类型的地区，先试起来。”
刘建平点头：“好的，林书记。但试点医院的选择……”
“要选就选有代表性的。”林杰说，“既要有大医院，也要有基层医院。既要有配合的，也要有不配合的。我们要看看，这套方案在真实环境下，到底行不行得通。”
散会后，林杰和苏琳最后离开会议室。
走廊里，苏琳轻声问：“会不会太急了？这个方案，我们团队内部还有争议。”
“不急不行。”林杰说，“AI+医疗是国际竞争的新赛道。我们慢一步，可能就会落后一个时代。你的方案，至少给出了一个可能性，在不侵犯隐私、不改变现有系统太多的情况下，实现数据价值挖掘。”
他顿了顿：“至于争议……让实践来检验吧。试点成功了，推广。试点失败了，总结经验再改进。改革就是这样，不可能等到所有条件都成熟。”
两人走到电梯口，苏琳忽然停下脚步。
“对了，还有件事。”她从包里又拿出一份文件，“这是我们团队在调研中发现的，有些AI医疗厂商，在申报国家科研项目时，数据造假很严重。用模拟数据代替真实数据，虚报模型准确率。这要是推广开来，会出大问题的。”
林杰接过文件，快速浏览。
越看，脸色越沉。
文件里列举了五家知名AI医疗公司，涉嫌在项