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赵静面前摆著一台巴掌大小的银灰色设备——天罡edge医疗版。这台设备的外观和普通的天罡edge开发板不同，外壳採用了医用级的抗菌材料，边角做了圆润处理，接口处有密封圈，可以耐受常规的消毒液擦拭。设备旁边是一台医用显示器，上面显示著神农ai的临床辅助诊断界面。
郑教授坐在设备对面，他的旁边是华夏医科大学附属第一医院肿瘤科主任秦教授。秦教授六十出头，头髮花白，是国內肺癌早期诊断领域的权威。过去两个月，他的科室一直在用天罡edge跑神农ai的肺部结节良恶性鑑別模型。今天，他带著三个月的试点数据来芯谷做反馈。
林薇坐在长桌的主位，左右是赵静、梁志远，以及天罡edge產品线的负责人孙经理。陈醒没有来，但他让林薇全程录音，会后给他一份详细的纪要。
“秦教授，感谢您和团队过去三个月的试点。”林薇开场。“请先说说效果，再说问题。我们想知道，天罡edge在真实临床环境里，到底能不能帮上忙。”
秦教授打开笔记本电脑，调出了一份ppt。
“我们科室过去三个月，接诊了三百二十例肺部结节患者。其中一百六十例，医生先用传统方法诊断，再用神农ai辅助诊断，对比两者的一致性。另外一百六十例，医生直接使用神农ai的诊断结果，再自己覆核。”
“结果分三个维度——准確率、效率、以及医生接受度。”
“第一，准確率。神农ai在云端部署时，肺部结节良恶性鑑別的准確率是百分之九十四点五。部署到天罡edge后，准確率降到了百分之九十二点三，下降了二点二个百分点。下降的原因，主要是edge版本的模型做了压缩，牺牲了一点精度换取了更快的推理速度。”
“但百分之九十二点三的准確率，在临床上完全够用。我们科室资深医生的平均准確率是百分之九十。年轻医生的平均准確率只有百分之八十五。神农ai比资深医生还高两个百分点，比年轻医生高七个百分点。”
“第二，效率。云端部署时，从上传ct图像到返回诊断结果，平均需要两百毫秒。天罡edge部署后，延迟降到了四十五毫秒。医生在看完ct图像的瞬间，ai的结果就显示在旁边，几乎没有等待感。”
“更重要的是，天罡edge的推理不需要网络连接。ct室在地下二层，手机信號很差。以前用云端版本，经常因为网络问题导致超时。现在好了，设备插上电就能用，从来不会因为网络问题卡住。”
“第三，医生接受度。一百六十例直接使用ai结果的案例中，医生完全採纳ai建议的比例是百分之七十八。不採纳的原因主要是——ai的诊断结果和医生的直觉不一致，而医生坚持自己的判断。事后復盘，ai正確的比例是百分之六十七，医生正確的比例是百分之三十三。也就是说，当ai和医生意见不一致时，ai更可能是对的。”
秦教授说到这里，语气里带著一丝感慨。“这个结果，让我们科室的医生开始反思——是不是太依赖自己的经验了经验固然重要，但ai能看到人眼看不到的微小特徵。比如，良恶性结节在ct上的纹理差异，人眼很难分辨，但ai的深度学习模型可以。”
郑教授补充道:“神农ai在edge上的模型压缩，我们用了知识蒸馏和量化感知训练。原来的模型有十亿个参数，压缩到两亿个，体积缩小了五倍，推理速度提升了四倍。准確率只下降了二点二个百分点。这个trade-off是值得的。”
赵静在笔记本上记了几笔，然后问了一个关键问题:“秦教授，有没有出现ai误诊导致医生做出错误决策的案例我们最担心的就是这个问题。”
秦教授翻到了另一页ppt。
“有三个案例值得关注。第一个案例，一个四十五岁女性，ct显示肺部有一个六毫米的磨玻璃结节。神农ai判断为良性，建议隨访。但医生觉得形態不规则，坚持做穿刺。穿刺结果是早期腺癌，直径只有五毫米。ai错了，医生对了。”
“第二个案例，一个六十岁男性，ct显示一个十二毫米的实性结节。神农ai判断为恶性，建议手术。但医生觉得边缘光滑，倾向於良性，建议先抗炎治疗。两周后复查，结节没有变化。穿刺结果是良性。ai又错了。”
“第三个案例，一个五十二岁男性，ct显示一个八毫米的部分实性结节。神农ai和医生的判断一致——恶性可能性高，建议手术。术后病理果然是浸润性腺癌。ai和医生都对了。”
“三个误诊案例，ai错了两个，医生错了一个。但ai错的两个案例，都是比较罕见的类型——一个是极早期腺癌，形態不典型；一个是炎性假瘤，影像表现和恶性肿瘤很像。这些罕见病例，ai的训练数据里可能不够多。”
林薇问:“这些误诊案例，有没有反馈给ai训练团队模型能不能通过增量学习来改进”
赵静回答:“已经反馈了。每个误诊案例的ct图像和病理结果，都加入了训练集。下个版本的模型，会用这些新数据重新训练。预计准確率可以提升零点五到一个百分点。”
梁志远从硬体角度提了一个问题。“天罡edge在ct室的环境下运行了三个月，有没有出现硬体故障ct室的电磁环境很复杂，x射线也有辐射。”
孙经理回答了这个问题。“三台天罡edge，运行了三个月，零故障。我们在设计时做了加固——外壳加了电磁屏蔽层，內部的pcb板做了三防涂覆，存储晶片用的是工业级而不是商业级。可以在医疗设备的电磁环境下稳定运行。”
“但有一个小问题——设备的散热风扇，在安静的诊室里噪音有点大。护士反映，风扇的声音会影响患者。我们正在优化散热方案，下一个版本用被动散热，去掉风扇。”
秦教授笑著说:“这个问题確实存在。ct室的背景噪音本来就低，风扇的声音显得特別突出。如果能去掉风扇，医生和患者的体验会好很多。”
林薇问:“秦教授，如果神农ai在天罡edge上正式部署，您的科室愿意付费吗医疗ai的商业化，最终还是要靠医院买单。”
秦教授想了想，说:“如果价格合理，我们愿意。神农ai帮我们提高了诊断准確率，减少了漏诊和误诊。漏诊一个早期肺癌，患者可能错过最佳治疗时机，医院的医疗纠纷风险也高。从这个角度看，神农ai的价值很大。”
“但医院的採购流程很复杂，需要经过设备科、信息科、伦理委员会多个部门审批。如果价格超过五十万，就要招標。如果超过一百万，就要报卫健委备案。所以，你们的產品定价要考虑到医院的採购权限。”
郑教授补充道:“另外，医疗ai產品的註册证也是个大问题。神农ai如果作为医疗器械销售，需要拿到国家药监局的医疗器械註册证。三类医疗器械的註册周期很长，可能需要两到三年。”
赵静说:“这个问题我们已经在推进了。神农ai的医疗器械註册，由中央研究院的医疗组在负责。目前已经完成了產品定型，下个月提交註册申请。按照正常流程，二类医疗器械需要一年，三类需要两年。我们正在和药监局沟通，看能不能走创新医疗器械特別审查程序，缩短到一年以內。”
林薇问:“在拿到註册证之前，神农ai能不能以『科研合作』的名义在医院部署不收费，但收集临床数据。”
秦教授说:“可以。很多医院都有科研合作的通道。只要不收费，不涉及患者隱私泄露，伦理委员会一般都会批准。我们的科室就愿意和你们继续合作，扩大试点范围。”
林薇点头。“好。那接下来，试点范围从肿瘤科扩展到心內科和神经科。心內科主要做心电图辅助诊断，神经科主要做脑卒中的ct影像识別。赵静，你和郑教授对接，確定扩展试点的方案和时间表。”
赵静在笔记本上记了下来。
会议进行到一半，陈醒推门进来了。他刚开完另一个会，顺路过来听听医疗试点的反馈。他在林薇旁边坐下，示意大家继续。
秦教授看到陈醒，主动说:“陈总，我再说一个观点——神农ai在edge上的成功，不仅仅是技术上的突破，更是医疗资源下沉的可能。华夏的优质医疗资源集中在三甲医院，县医院和乡镇卫生院的诊断水平参差不齐。如果把天罡edge+神农ai部署到基层医院，可以让基层医生拥有三甲医院级別的辅助诊断能力。”
“比如，一个乡镇卫生院的医生，可能一年只看几十个肺结节患者，经验有限。但如果有了神农ai，他可以在几秒钟內得到三甲医院专家水平的建议。这对分级诊疗和医疗公平，是革命性的。”
陈醒说:“秦教授，您这个观点我很认同。未来科技做医疗ai，不是为了赚钱，而是为了解决真实的医疗痛点。基层医疗资源的匱乏，是华夏医疗体系最大的短板。天罡edge+神农ai的组合，成本低、部署简单、不需要网络，非常適合基层医院。”
“所以，医疗试点不仅要扩大科室，还要扩大医院层级。下一阶段，除了三甲医院，还要选几家县医院和乡镇卫生院做试点。看看神农ai在基层的真实效果。”
郑教授说:“这个方向好。我可以帮你们联繫几家县级医院。我的一些学生在县医院工作，他们对ai辅助诊断非常期待。”
林薇在笔记本上记了下来。
会议进入第二个议题——天罡edge医疗版的產品化路线图。
孙经理调出了一张甘特图。
“天罡edge医疗版的產品化，分三个阶段。第一阶段，工程样机验证。已经完成，三台样机在肿瘤科跑了三个月，稳定性验证通过。第二阶段，小批量试產。下个月启动，生產五十台，部署到五个科室和三家基层医院，进行扩大试点。第三阶段，量產和註册。明年第一季度启动量產，同时提交医疗器械註册申请。”