“大家看，呼吸科、心胸外科、肿瘤科……都遇到过类似情况。AI把恶性病变误判为良性。但仔细分析，这些误判都有规律，要么是病灶不典型，要么是病人有特殊高危因素，要么是病变位置特殊。”
屏幕上，一张张病例截图滚动。
“这说明什么？”林念苏看向在座的人，“说明华康系统的算法，过于依赖训练数据的共性特征，缺乏对特殊情况的识别能力。更直白地说，它只能诊断‘教科书式’的典型病例，遇到不典型的，就抓瞎。”
张涛皱眉：“可临床工作中，不典型的病例太多了。”
“对。”林念苏点头，“所以我的建议是，第一，立即对华康系统进行能力边界评估。让信息科配合，把所有误诊病例汇总，分析系统在哪些情况下容易出错。然后给全院医生培训，告诉大家，遇到这些情况时，要特别警惕。”
“第二，建立AI诊断双人复核制度。不光要主治医师签字，还要建立高风险病例的二次复核机制。比如肿瘤标志物升高+影像可疑的病例，必须经副主任医师以上人员审核。”
“第三，”林念苏顿了顿，“也是最重要的，我们必须重新思考，医生和AI到底是什么关系。”
会议室里安静下来。
窗外，天色渐暗，暮色透过玻璃窗照进来。
“昨天，我父亲给我打了个电话。他说，工具永远是工具。再好的工具也可能犯错，医生的价值就在于最后的判断和担当。AI可以辅助诊断，但不能替代诊断。我们要做的，是成为那个能驾驭工具，而不是被工具替代的医生。”
他看向小李，看向其他年轻医生。
“我知道，大家工作压力大，病人多，时间紧。用系统快速出报告，能省很多事。但省事的代价，可能是漏掉一个早期癌症，可能是误判一个危重病例。这个代价，我们付得起吗？”
小李低下头，手指在桌下绞在一起。
“林医生说得好。”陈主任开口，“但现实问题是医生不是机器，也会累，也会犯错。过度依赖AI不对，完全不用AI也不现实。怎么找到平衡点？”
“所以需要制度。”林念苏说，“不是靠医生自觉，是靠制度约束。比如，我们可以规定，所有AI诊断报告，医生必须写出自己的判断依据，和系统报告做对比。如果完全一致，要说明为什么一致。如果不一致，要说明为什么不一致。”
“这个工作量会很大……”
“大也得做。”林念苏看向陈主任，“主任，您常说，医疗质量是生命线。这条线，就得用最笨的办法来守。”
陈主任沉默了几秒，然后点头：“好。就按念苏说的，先做这三件事。信息科、医务科、各临床科室配合，一周内拿出具体方案。”
散会后，林念苏最后一个离开会议室。
走廊里，小李追上来。
“林老师，我能跟您聊聊吗？”
两人走到楼梯间。
小李掏出烟，犹豫了一下又收回去。
“林老师，我……我今天在会上，是不是说错话了？”
“没有。”林念苏靠在墙上，“你说的是实话。年轻医生依赖AI，确实是普遍现象。问题不是你们想偷懒，而是现在的培养体系有问题，医学院教的是经典病例，考试考的是典型表现。到了临床，遇到不典型的，心里没底，自然就想找工具帮忙。”
小李眼睛一亮：“您说得太对了！我就是这种感觉！看片子的时候，总觉得这个像，又觉得那个也像，不敢确定。系统一说‘考虑炎症’，我就觉得踏实了。”
“这是正常的。”林念苏说，“我刚开始工作的时候也这样。但后来我父亲告诉我，医生的眼睛，是练出来的。看得多了，自然就有感觉。这个感觉，机器学不会。”
“可我怎么练啊？”小李苦笑，“每天那么多病人，根本没时间慢慢琢磨。”
“那就从今天这个病例开始练。”林念苏说，“刘美兰的ct片子，你仔细看过吗？”
“看……看过一点。”
“走，去医生工作站，我带你再看一遍。”
两人回到科室，林念苏调出刘美兰的影像资料，一帧一帧地讲。
“你看这个层面，病灶边缘是不是有点僵硬感？正常肝组织是柔软的，但肿瘤组织会牵拉周围。再看这个血管穿行，炎症会让血管扩张，但肿瘤会让血管扭曲、截断……”
他讲得很细，小李听得认真。
半个小时后，小李长出一口气：“原来有这么多门道……我以前都没注意过。”
“不是没注意，是没人教。”林念苏说，“咱们医院的年轻医生培训，重操作、重流程，轻读片、轻思考。这个得改。”
他关掉工作站，看了看表：“你先下班吧。明天开始，每天下午四点，我在医生工作站带你们看片子。先从咱们科的典型病例开始，慢慢来。”
小李眼睛红了：“