眼力很准。”林宇点了点头。“这确实是一例胰腺癌的CT影像。”
他停了一下，看着台下那些非医学专业的教授们茫然的脸。
“我知道，在座大部分人可能觉得这张图跟自己没什么关系。搞文学的、教历史的、做工程的，凭什么要关心一张CT片子？”
他又按了一下遥控器。
屏幕上的CT影像缩小了，旁边弹出了一个干净的对话框。
是灵梦AI的界面。
“但如果我告诉你们，AI在这个领域能做到的事情，可能超出了你们的想象呢？”
林宇将那张CT影像拖入了灵梦AI的分析窗口。
系统界面上，一个进度条闪电般地划过。
一秒。
两秒。
三秒。
四秒。
一份完整的分析报告，直接生成在了屏幕的右侧。
报告的内容极其详尽。
病灶位置被红色的线条精准勾勒，精确到毫米级。详细标注了胰头部、钩突处的不规则低密度区域。
给出了三种最可能的病理类型及其概率分布，排名第一的“导管腺癌”后面标注着清晰的置信度，百分之八十七点三。
列出了病灶与周围血管的毗邻关系，以及是否存在侵犯迹象。甚至在报告末尾，附上了一行小字：
建议结合CA19-9血清肿瘤标志物检测及内镜超声引导下细针穿刺活检（EUS-FNA）进一步确认。
整个过程，四秒。
李明远的身体僵住了。
他盯着屏幕上那份报告，瞳孔微微收缩，嘴唇下意识地张开了一点。
因为那份分析的准确度和详尽程度，已经达到了一个有着十年以上丰富经验的影像科主任医师的水平。
而它，只花了四秒。
台下开始出现低沉的、压抑不住的议论声。
林宇没有急着展示第二个案例。他先问了李明远一个问题。
“李教授，在你们临床实践中，一个经验丰富的影像科医生，阅读这样一张CT、写出一份类似详细程度的报告，通常需要多长时间？”
李明远沉吟了一下，给出了一个专业的回答：“如果是常规阅片，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。”
“那一个影像科医生，一天能看多少份片子？”
“满负荷
…。。