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赵静面前摆着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，外壳采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，上面显示着神农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，头发花白，是国内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的肺部结节良恶性鉴别模型。今天，他带着三个月的试点数据来芯谷做反馈。
林薇坐在长桌的主位，左右是赵静丶梁志远，以及天罡Edge产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。」
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「结果分三个维度——准确率丶效率丶以及医生接受度。」
「第一，准确率。神农AI在云端部署时，肺部结节良恶性鉴别的准确率是百分之九十四点五。部署到天罡Edge后，准确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确率，在临床上完全够用。我们科室资深医生的平均准确率是百分之九十。年轻医生的平均准确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，手机信号很差。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，医生完全采纳AI建议的比例是百分之七十八。不采纳的原因主要是——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。事后复盘，AI正确的比例是百分之六十七，医生正确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，语气里带着一丝感慨。「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。准确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，建议随访。但医生觉得形态不规则，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，倾向于良性，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，形态不典型；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。」