91书院(91shuyuan.com)更新快，无弹窗！
疑问。”
他指着图表上的一个数据点：“这是基于哪个数据集测的？”
“COCO-Medical，公开数据集里质量最高的之一。”兰芊翊解释道，“我对比了五篇顶会论文，这个数据是平均值。”
苏宁微微蹙眉，兰芊翊注意到这是他思考时的习惯表情。
“公开数据集和医院实际数据差异很大。COCO-Medical的数据经过严格清洗和标注，但医院实际数据噪声大、标注不一致。同样的算法，在公开数据集上准确率能到95%，在实际医院数据上可能只有80%出头。”
兰芊翊一愣，这个角度她确实没考虑到。
“我查过几篇临床验证研究。”苏宁调出自己的笔记，“比如这篇今年二月发表在《Radiology》上的文章，同一个肺结节检测AI，在公开数据集上灵敏度97.2%，但在三家医院的实际临床数据上，灵敏度分别只有89.1%、85.7%和82.3%。”
他把屏幕转向兰芊翊，密密麻麻的文献笔记，标注着重点和数据对比。
“这个差距会影响商业化前景。”苏宁继续说，“如果只宣传公开数据集上的高准确率，医院采购后发现实际效果打折，会产生信任危机。我们应该区分‘理想场景性能’和‘实际场景性能’。”
兰芊翊脸有些发烫，这是她疏忽了。
太依赖学术论文数据，忽略了临床落地的复杂性。
“对不起，我重新做这部分分析。”她诚恳地说。
“不用道歉。”苏宁语气平静，“研究本来就是不断迭代的过程。我们一起把这块补上。”
“我联系了复旦医学院的一个师兄，可以拿到一些脱敏的实际医院数据做对比分析。大概明天能拿到。”
兰芊翊惊讶地看着他：“你什么时候联系的？”
“前天晚上，看到你初步框架时就想到了这个可能性。”苏宁说得轻描淡写，“刚好他最近在做类似的研究，数据可以共享。”
这一刻，兰芊翊心里涌起一种复杂的感受。
这个搭档，不仅能在她出错时指出问题，还能提前准备好解决方案。
不是指责，而是建设性的帮助。
太可靠了。
“谢谢。”她由衷地说道。
“互相补位而已。”苏宁关掉文档，“接下来我们分一下工：你继续完善技术发展脉络这部分，我负责临床数据对比分析。周五前合稿，怎么样？”
“好。”
……
随着合作的深入，兰芊翊开始不自觉地在工作中观察苏宁。
发现苏宁对数据有种近乎偏执的严谨。
每个数字都要追溯原始来源，每个结论都要有至少两个独立信源的佐证。
有一次，为了确认某省医疗AI采购政策的出台时间，他打了三个电话，查了政府网站、新闻报道和行业内部通讯，最后精确到年月日。
发现苏宁虽然年轻，但看问题的角度常常很“老道”。
周四讨论商业模式时，兰芊翊提出了一个基于订阅费的收入模型，计算出的市场规模相当可观。
“理论上可行。”苏宁看完后说，“但忽略了几个实际约束。”
“什么约束？”
“第一，医保支付问题。目前大部分AI辅助诊断项目不在医保报销范围内，患者自费意愿有限。第二，医院采购流程。公立医院采购需要招标，周期长，决策链条复杂。第三，医生培训成本。AI工具需要医生花时间学习，这个成本谁承担？第四，责任界定。如果AI漏诊，责任是医生、医院还是厂商？”
他一口气说完，兰芊翊愣住了，这些都是她没考虑到的。
“那……你有什么建议？”她虚心问。
“分阶段推进。”苏宁在白板上画起来，“第一阶段，以科研合作形式进入医院，积累临床证据。第二阶段，申请医疗器械注册证，进入部分试点医院的采购目录。第三阶段，推动进入医保，实现规模化。每个阶段的商业模式都不同。”
他边画边讲，逻辑清晰得像一份完整的商业计划书。
兰芊翊听着，突然好奇他过去的经历……
这种对产业落地的深刻理解，不像一个普通实习生该有的。
但她没问，工作场合，不合适。
……
周五晚上，为了赶进度，两人加班到九点。
报告主体部分基本完成，还差最后的总结和建议。
兰芊翊揉了揉太阳穴，感觉有些疲惫。
“今天就到这吧！明天再继续。”她说。
苏宁看了看时间：“好。我送你回去？这个点地铁不太安全。”
“不用，我叫车就行。”
“不用拒绝！顺路。”苏宁已经拿起外套，语气自然得不容拒绝。
车上，两人都没怎么说话