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？”
“满负荷的话，大约一百到一百二十份。”
林宇点了点头，转向全场。
“各位听到了。一个人类影像科医生，满负荷一天能看一百多份CT。而且越到后面，因为视觉疲劳和注意力下降，漏诊率和误诊率会不可避免地升高。”
“那AI呢？”他轻轻拍了拍面前的笔记本电脑。
“如果给这套系统接入足够的算力，它一天可以处理多少份？”
他没有等别人回答，自己给出了答案。
“理论上，无上限。而且它永远不会疲劳。永远不会因为连续看了三百张片子就把一个早期肿瘤误判为良性囊肿。”
林宇继续展示了第二个案例。
他将一张胸部X光片拖入分析窗口。
进度条再次闪过。
六秒后，屏幕上弹出一个明亮的绿色圆圈。
圆圈精准地框住了右肺中叶一个极其微小的阴影。
“七毫米的磨玻璃结节？！”
这次，没等AI生成完整报告，李明远教授已经失声惊呼。他猛地从座位上站了起来，双手撑着前排的椅背，整个人向前探去，几乎要把脸贴在屏幕上。
“这……这怎么可能！常规X光片上，这种大小和密度的病灶极容易被肺纹理遮盖，漏诊率非常高！它直接就标出来了？！”
他的声音里带着无法掩饰的震动和惊惧，彻底打乱了林宇原本的讲解节奏。
但这个“意外”，比任何讲解都更有说服力。
林宇平静地解释：“第二代灵梦AI的视觉模型在医学影像领域做了专项优化。训练数据集包含了超过八百万份脱敏的临床影像。
对于早期微小病灶的识别敏感度，目前的测试数据是百分之九十四点七，高于人类影像科医生的平均水平。”
第三个案例。
林宇展示了一段模拟场景。一位基层卫生院的全科医生，面对一个主诉腹痛的患者，通过AI辅助问诊系统进行鉴别诊断。
AI根据患者的症状描述、生命体征和简单的血常规结果，在三十秒内生成了一份包含五种可能诊断及其概率排序的报告，并用红色高亮标记了其
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