第364章 天罡Edge在醫療領域的試點反饋
趙靜面前擺著一台巴掌大小的銀灰色設備——天罡Edge醫療版。這台設備的外觀和普通的天罡Edge開發板不同，外殼採用了醫用級的抗菌材料，邊角做了圓潤處理，接口處有密封圈，可以耐受常規的消毒液擦拭。設備旁邊是一台醫用顯示器，上面顯示著神農AI的臨床輔助診斷界面。
鄭教授坐在設備對面，他的旁邊是華夏醫科大學附屬第一醫院腫瘤科主任秦教授。秦教授六十出頭，頭髮花白，是國內肺癌早期診斷領域的權威。過去兩個月，他的科室一直在用天罡Edge跑神農AI的肺部結節良惡性鑑別模型。今天，他帶著三個月的試點數據來芯谷做反饋。
林薇坐在長桌的主位，左右是趙靜、梁志遠，以及天罡Edge產品線的負責人孫經理。陳醒沒有來，但他讓林薇全程錄音，會後給他一份詳細的紀要。
「秦教授，感謝您和團隊過去三個月的試點。」林薇開場。「請先說說效果，再說問題。我們想知道，天罡Edge在真實臨床環境裡，到底能不能幫上忙。」
秦教授打開筆記本電腦，調出了一份PPT。
「我們科室過去三個月，接診了三百二十例肺部結節患者。其中一百六十例，醫生先用傳統方法診斷，再用神農AI輔助診斷，對比兩者的一致性。另外一百六十例，醫生直接使用神農AI的診斷結果，再自己覆核。」
「結果分三個維度——準確率、效率、以及醫生接受度。」
「第一，準確率。神農AI在雲端部署時，肺部結節良惡性鑑別的準確率是百分之九十四點五。部署到天罡Edge後，準確率降到了百分之九十二點三，下降了二點二個百分點。下降的原因，主要是Edge版本的模型做了壓縮，犧牲了一點精度換取了更快的推理速度。」
「但百分之九十二點三的準確率，在臨床上完全夠用。我們科室資深醫生的平均準確率是百分之九十。年輕醫生的平均準確率只有百分之八十五。神農AI比資深醫生還高兩個百分點，比年輕醫生高七個百分點。」
「第二，效率。雲端部署時，從上傳CT圖像到返回診斷結果，平均需要兩百毫秒。天罡Edge部署後，延遲降到了四十五毫秒。醫生在看完CT圖像的瞬間，AI的結果就顯示在旁邊，幾乎沒有等待感。」
「更重要的是，天罡Edge的推理不需要網絡連接。CT室在地下二層，手機信號很差。以前用雲端版本，經常因為網絡問題導致超時。現在好了，設備插上電就能用，從來不會因為網絡問題卡住。」
「第三，醫生接受度。一百六十例直接使用AI結果的案例中，醫生完全採納AI建議的比例是百分之七十八。不採納的原因主要是——AI的診斷結果和醫生的直覺不一致，而醫生堅持自己的判斷。事後復盤，AI正確的比例是百分之六十七，醫生正確的比例是百分之三十三。也就是說，當AI和醫生意見不一致時，AI更可能是對的。」
秦教授說到這裡，語氣裡帶著一絲感慨。「這個結果，讓我們科室的醫生開始反思——是不是太依賴自己的經驗了？經驗固然重要，但AI能看到人眼看不到的微小特徵。比如，良惡性結節在CT上的紋理差異，人眼很難分辨，但AI的深度學習模型可以。」
鄭教授補充道:「神農AI在Edge上的模型壓縮，我們用了知識蒸餾和量化感知訓練。原來的模型有十億個參數，壓縮到兩億個，體積縮小了五倍，推理速度提升了四倍。準確率只下降了二點二個百分點。這個trade-off是值得的。」
趙靜在筆記本上記了幾筆，然後問了一個關鍵問題:「秦教授，有沒有出現AI誤診導致醫生做出錯誤決策的案例？我們最擔心的就是這個問題。」
秦教授翻到了另一頁PPT。
「有三個案例值得關注。第一個案例，一個四十五歲女性，CT顯示肺部有一個六毫米的磨玻璃結節。神農AI判斷為良性，建議隨訪。但醫生覺得形態不規則，堅持做穿刺。穿刺結果是早期腺癌，直徑只有五毫米。AI錯了，醫生對了。」
「第二個案例，一個六十歲男性，CT顯示一個十二毫米的實性結節。神農AI判斷為惡性，建議手術。但醫生覺得邊緣光滑，傾向於良性，建議先抗炎治療。兩周後複查，結節沒有變化。穿刺結果是良性。AI又錯了。」
「第三個案例，一個五十二歲男性，CT顯示一個八毫米的部分實性結節。神農AI和醫生的判斷一致——惡性可能性高，建議手術。術後病理果然是浸潤性腺癌。AI和醫生都對了。」
「三個誤診案例，AI錯了兩個，醫生錯了一個。但AI錯的兩個案例，都是比較罕見的類型——一個是極早期腺癌，形態不典型；一個是炎性假瘤，影像表現和惡性腫瘤很像。這些罕見病例，AI的訓練數據里可能不夠多。」
林薇問:「這些誤診案例，有沒有反饋給AI訓練團隊？模型能不能通過增量學習來改進？」
趙靜回答:「已經反饋了。每個誤診案例的CT圖像和病理結果，都加入了訓練集。下個版本的模型，會用這些新數據重新訓練。預計準確率可以提升零點五到一個百分點。」
梁志遠從硬體角度提了一個問題。「天罡Edge在CT室的環境下運行了三個月，有沒有出現硬體故障？CT室的電磁環境很複雜，X射線也有輻射。」
孫經理回答了這個問題。「三台天罡Edge，運行了三個月，零故障。我們在設計時做了加固——外殼加了電磁屏蔽層，內部的PCB板做了三防塗覆，存儲晶片用的是工業級而不是商業級。可以在醫療設備的電磁環境下穩定運行。」
「但有一個小問題——設備的散熱風扇，在安靜的診室里噪音有點大。護士反映，風扇的聲音會影響患者。我們正在優化散熱方案，下一個版本用被動散熱，去掉風扇。」
秦教授笑著說:「這個問題確實存在。CT室的背景噪音本來就低，風扇的聲音顯得特別突出。如果能去掉風扇，醫生和患者的體驗會好很多。」
林薇問:「秦教授，如果神農AI在天罡Edge上正式部署，您的科室願意付費嗎？醫療AI的商業化，最終還是要靠醫院買單。」
秦教授想了想，說:「如果價格合理，我們願意。神農AI幫我們提高了診斷準確率，減少了漏診和誤診。漏診一個早期肺癌，患者可能錯過最佳治療時機，醫院的醫療糾紛風險也高。從這個角度看，神農AI的價值很大。」
「但醫院的採購流程很複雜，需要經過設備科、信息科、倫理委員會多個部門審批。如果價格超過五十萬，就要招標。如果超過一百萬，就要報衛健委備案。所以，你們的產品定價要考慮到醫院的採購權限。」
鄭教授補充道:「另外，醫療AI產品的註冊證也是個大問題。神農AI如果作為醫療器械銷售，需要拿到國家藥監局的醫療器械註冊證。三類醫療器械的註冊周期很長，可能需要兩到三年。」
趙靜說:「這個問題我們已經在推進了。神農AI的醫療器械註冊，由中央研究院的醫療組在負責。目前已經完成了產品定型，下個月提交註冊申請。按照正常流程，二類醫療器械需要一年，三類需要兩年。我們正在和藥監局溝通，看能不能走創新醫療器械特別審查程序，縮短到一年以內。」
林薇問:「在拿到註冊證之前，神農AI能不能以『科研合作』的名義在醫院部署？不收費，但收集臨床數據。」
秦教授說:「可以。很多醫院都有科研合作的通道。只要不收費，不涉及患者隱私泄露，倫理委員會一般都會批准。我們的科室就願意和你們繼續合作，擴大試點範圍。」
林薇點頭。「好。那接下來，試點範圍從腫瘤科擴展到心內科和神經科。心內科主要做心電圖輔助診斷，神經科主要做腦卒中的CT影像識別。趙靜，你和鄭教授對接，確定擴展試點的方案和時間表。」
趙靜在筆記本上記了下來。
會議進行到一半，陳醒推門進來了。他剛開完另一個會，順路過來聽聽醫療試點的反饋。他在林薇旁邊坐下，示意大家繼續。
秦教授看到陳醒，主動說:「陳總，我再說一個觀點——神農AI在Edge上的成功，不僅僅是技術上的突破，更是醫療資源下沉的可能。華夏的優質醫療資源集中在三甲醫院，縣醫院和鄉鎮衛生院的診斷水平參差不齊。如果把天罡Edge+神農AI部署到基層醫院，可以讓基層醫生擁有三甲醫院級別的輔助診斷能力。」
「比如，一個鄉鎮衛生院的醫生，可能一年只看幾十個肺結節患者，經驗有限。但如果有了神農AI，他可以在幾秒鐘內得到三甲醫院專家水平的建議。這對分級診療和醫療公平，是革命性的。」
陳醒說:「秦教授，您這個觀點我很認同。未來科技做醫療AI，不是為了賺錢，而是為了解決真實的醫療痛點。基層醫療資源的匱乏，是華夏醫療體系最大的短板。天罡Edge+神農AI的組合，成本低、部署簡單、不需要網絡，非常適合基層醫院。」
「所以，醫療試點不僅要擴大科室，還要擴大醫院層級。下一階段，除了三甲醫院，還要選幾家縣醫院和鄉鎮衛生院做試點。看看神農AI在基層的真實效果。」
鄭教授說:「這個方向好。我可以幫你們聯繫幾家縣級醫院。我的一些學生在縣醫院工作，他們對AI輔助診斷非常期待。」
林薇在筆記本上記了下來。
會議進入第二個議題——天罡Edge醫療版的產品化路線圖。
孫經理調出了一張甘特圖。
「天罡Edge醫療版的產品化，分三個階段。第一階段，工程樣機驗證。已經完成，三台樣機在腫瘤科跑了三個月，穩定性驗證通過。第二階段，小批量試產。下個月啟動，生產五十台，部署到五個科室和三家基層醫院，進行擴大試點。第三階段，量產和註冊。明年第一季度啟動量產，同時提交醫療器械註冊申請。」
「產品規格方面，醫療版和標準版的主要區別有三點——第一，外殼抗菌材料。第二，無風扇被動散熱。第三，醫療級電源適配器，符合醫用電氣安全標準。這些改動不會增加太多成本，單台BOM成本大約增加三百元。」
梁志遠問:「醫療版的軟體，需不需要單獨做醫療器械軟體註冊？」
趙靜回答:「需要。醫療AI軟體屬於醫療器械軟體，需要單獨註冊。但神農AI的核心算法是一樣的，只是部署平台不同。我們可以在同一個註冊單元里，把雲端版和Edge版都覆蓋到。這樣就不用分開註冊了。」
陳醒問了一個戰略層面的問題:「醫療AI的商業化，除了賣設備和軟體，還有沒有其他的模式？比如，按次收費、按年訂閱、或者和保險公司合作？」
趙靜說:「按次收費在技術上可行，但醫院的財務制度不支持。醫院習慣一次性採購，不喜歡按次付費。按年訂閱的模式，一些民營醫院可以接受，公立醫院比較難。和保險公司合作的模式，我們正在探索——保險公司採購神農AI，用於投保人的健康篩查，可以降低賠付率。」
陳醒說:「三種模式都可以試。但短期內，還是以設備+軟體的銷售模式為主。醫療行業的採購習慣很難改變，我們要尊重市場的規律。」
秦教授補充了一句:「另外，醫療AI的數據安全問題也要重視。患者的醫療數據是最敏感的個人信息。天罡Edge雖然可以不聯網運行，但模型更新和數據分析還是需要上傳數據。這些數據的存儲、使用、共享，要有嚴格的管理制度。」
周明通過視頻連線接入，說:「醫療數據的合規問題，法務部已經在研究了。按照個人信息保護法和人類遺傳資源管理條例，醫療數據的使用需要患者的知情同意，以及倫理委員會的審批。我們會制定一套標準操作流程，確保每個試點項目都符合法規要求。」
陳醒點頭。「合規是底線。醫療AI涉及人命關天，不能有任何僥倖心理。周明，你派一個法務專員對接醫療試點項目，所有數據使用協議都要經過法務審核。」
周明回復:「明白。」
會議結束後，陳醒、林薇、趙靜、梁志遠留了下來。四人站在演示台前，看著那台天罡Edge醫療版。
「醫療AI的試點反饋，比我想像的好。」陳醒說。「準確率、延遲、穩定性，都達到了臨床可用的水平。秦教授說的基層醫療下沉，是一個很大的戰略方向。未來科技如果能在醫療AI領域站穩腳跟，社會價值和商業價值都不可估量。」
林薇說:「但挑戰也很大。醫療器械註冊、醫院採購、數據合規、醫生培訓，每一條都是硬骨頭。醫療行業的門檻，比消費電子高得多。」
陳醒說:「正因為門檻高，才值得做。門檻高意味著護城河深，競爭對手不容易進來。未來科技在消費電子領域的成功，已經證明了我們有能力突破技術門檻。醫療領域，我們一樣可以。」
趙靜說:「陳總，我有個建議——醫療AI項目，可以單獨成立一個事業部，不放在中央研究院下面。醫療行業的節奏和消費電子不一樣，需要更長的時間、更謹慎的態度。如果放在研究院下面，可能會和晶片、系統的研發節奏衝突。」
陳醒想了想，說:「可以。但事業部的負責人要慎重選。這個人既要有技術背景，又要有醫療行業的經驗，還要有耐心。趙靜，你有沒有推薦的人選？」
趙靜說:「鄭教授可以嗎？他在醫療AI領域深耕了二十年，既有學術聲望，又有臨床資源。如果他能全職加入未來科技，醫療AI事業部就有了靈魂人物。」
林薇說:「鄭教授是華夏科技大學的教授，全職加入企業，學校那邊可能不放。可以折中一下——聘他為首席科學家，每周來芯谷兩天，其他時間在學校。這樣既利用了學校的資源，又保證了項目的推進。」
陳醒點頭。「這個方案可以。林薇，你代表我和鄭教授談。條件可以優厚，股權、資源、團隊，都可以談。醫療AI是未來科技的戰略方向，值得投入最好的資源。」
林薇鄭重地點頭。
陳醒看了看終端上的時間，說:「我下午還有一個會，先走了。醫療試點的下一步——擴大科室和基層醫院，啟動產品化，推進註冊和合規。趙靜，你牽頭，林薇督導。一個月後，我要看到擴大試點的方案和第一批基層醫院的名單。」
趙靜說:「明白。」
陳醒走出演示大廳，腳步聲在走廊里漸漸遠去。
林薇、趙靜、梁志遠三人站在窗前，看著芯谷的廣場上人來人往。
「趙靜，醫療AI的事業部，你打算怎麼搭班子？」林薇問。
趙靜想了想，說:「產品經理需要一個懂醫療的，最好是臨床醫學背景。研發團隊需要一個懂邊緣計算的，梁志遠那邊可以支援。測試團隊需要一個懂醫療器械標準的，可以從外部招聘。運營團隊需要一個懂醫院採購的，可以從醫療器械公司挖人。」
梁志遠說:「邊緣計算的工程師，我可以從追光設備團隊借兩個人。他們懂天罡Edge的硬體，也懂嵌入式軟體。借調半年，等醫療事業部自己招到人再還回來。」
林薇說:「好。趙靜，你三天內寫一個事業部組建方案，包括組織架構、人員需求、預算、以及時間表。我批了之後，報陳總審批。」
趙靜點頭。
梁志遠的終端震動了，他看了一眼，說:「林總，追光四期的海外交付準備，明天要開督導會。張京京那邊已經準備好了方案，需要您去把關。」
林薇說:「好。明天上午我去合城。趙靜，醫療試點的事，你今晚把方案初稿發給我，我在路上看。」
趙靜點頭。
三人走出演示大廳，沿著走廊向電梯走去。經過天罡Edge的實驗室時，他們看到工程師們正在調試新版本的開發板。那是天罡Edge的下一代——功耗更低、算力更強、體積更小。
「天罡Edge的下一代，什麼時候出來？」林薇問。
梁志遠說:「六個月後。算力提升百分之五十，功耗降低百分之三十，體積縮小百分之四十。醫療版會同步升級，用被動散熱，完全靜音。」
林薇說:「好。醫療AI對算力的需求會越來越大。神農AI的模型在持續優化，參數越來越多。天罡Edge的算力要跟上。」
電梯門打開，三人走了進去。
終端震動了，是趙靜收到的消息——鄭教授發來的一份郵件，附件是華夏醫科大學附屬第一醫院心內科和神經科的試點方案初稿。趙靜快速瀏覽了一遍，臉上露出了笑容。
心內科的方案里提到，心電圖AI輔助診斷模型的準確率在實驗室環境下已經達到了百分之九十六，但還沒有在真實臨床環境中驗證。神經科的方案里提到，腦卒中CT影像識別的模型還有待優化，尤其是缺血性卒中的早期識別，難度很大。
趙靜回復鄭教授:「方案收到。明天上午我和您過一遍細節。另外，陳總提議聘您為醫療AI事業部的首席科學家，林總下周和您詳談。」
鄭教授的回覆很快:「謝謝信任。我很願意。」
電梯門打開，林薇、趙靜、梁志遠走進大廳。夕陽的餘暉透過玻璃幕牆，在三人身上鍍上了一層金色。
醫療AI的試點反饋，給了他們信心——未來科技的技術，不僅能用在手機、晶片、設備上，還能用在救人命上。
這才是科技強國的真正意義。
鄭教授坐在設備對面，他的旁邊是華夏醫科大學附屬第一醫院腫瘤科主任秦教授。秦教授六十出頭，頭髮花白，是國內肺癌早期診斷領域的權威。過去兩個月，他的科室一直在用天罡Edge跑神農AI的肺部結節良惡性鑑別模型。今天，他帶著三個月的試點數據來芯谷做反饋。
林薇坐在長桌的主位，左右是趙靜、梁志遠，以及天罡Edge產品線的負責人孫經理。陳醒沒有來，但他讓林薇全程錄音，會後給他一份詳細的紀要。
「秦教授，感謝您和團隊過去三個月的試點。」林薇開場。「請先說說效果，再說問題。我們想知道，天罡Edge在真實臨床環境裡，到底能不能幫上忙。」
秦教授打開筆記本電腦，調出了一份PPT。
「我們科室過去三個月，接診了三百二十例肺部結節患者。其中一百六十例，醫生先用傳統方法診斷，再用神農AI輔助診斷，對比兩者的一致性。另外一百六十例，醫生直接使用神農AI的診斷結果，再自己覆核。」
「結果分三個維度——準確率、效率、以及醫生接受度。」
「第一，準確率。神農AI在雲端部署時，肺部結節良惡性鑑別的準確率是百分之九十四點五。部署到天罡Edge後，準確率降到了百分之九十二點三，下降了二點二個百分點。下降的原因，主要是Edge版本的模型做了壓縮，犧牲了一點精度換取了更快的推理速度。」
「但百分之九十二點三的準確率，在臨床上完全夠用。我們科室資深醫生的平均準確率是百分之九十。年輕醫生的平均準確率只有百分之八十五。神農AI比資深醫生還高兩個百分點，比年輕醫生高七個百分點。」
「第二，效率。雲端部署時，從上傳CT圖像到返回診斷結果，平均需要兩百毫秒。天罡Edge部署後，延遲降到了四十五毫秒。醫生在看完CT圖像的瞬間，AI的結果就顯示在旁邊，幾乎沒有等待感。」
「更重要的是，天罡Edge的推理不需要網絡連接。CT室在地下二層，手機信號很差。以前用雲端版本，經常因為網絡問題導致超時。現在好了，設備插上電就能用，從來不會因為網絡問題卡住。」
「第三，醫生接受度。一百六十例直接使用AI結果的案例中，醫生完全採納AI建議的比例是百分之七十八。不採納的原因主要是——AI的診斷結果和醫生的直覺不一致，而醫生堅持自己的判斷。事後復盤，AI正確的比例是百分之六十七，醫生正確的比例是百分之三十三。也就是說，當AI和醫生意見不一致時，AI更可能是對的。」
秦教授說到這裡，語氣裡帶著一絲感慨。「這個結果，讓我們科室的醫生開始反思——是不是太依賴自己的經驗了？經驗固然重要，但AI能看到人眼看不到的微小特徵。比如，良惡性結節在CT上的紋理差異，人眼很難分辨，但AI的深度學習模型可以。」
鄭教授補充道:「神農AI在Edge上的模型壓縮，我們用了知識蒸餾和量化感知訓練。原來的模型有十億個參數，壓縮到兩億個，體積縮小了五倍，推理速度提升了四倍。準確率只下降了二點二個百分點。這個trade-off是值得的。」
趙靜在筆記本上記了幾筆，然後問了一個關鍵問題:「秦教授，有沒有出現AI誤診導致醫生做出錯誤決策的案例？我們最擔心的就是這個問題。」
秦教授翻到了另一頁PPT。
「有三個案例值得關注。第一個案例，一個四十五歲女性，CT顯示肺部有一個六毫米的磨玻璃結節。神農AI判斷為良性，建議隨訪。但醫生覺得形態不規則，堅持做穿刺。穿刺結果是早期腺癌，直徑只有五毫米。AI錯了，醫生對了。」
「第二個案例，一個六十歲男性，CT顯示一個十二毫米的實性結節。神農AI判斷為惡性，建議手術。但醫生覺得邊緣光滑，傾向於良性，建議先抗炎治療。兩周後複查，結節沒有變化。穿刺結果是良性。AI又錯了。」
「第三個案例，一個五十二歲男性，CT顯示一個八毫米的部分實性結節。神農AI和醫生的判斷一致——惡性可能性高，建議手術。術後病理果然是浸潤性腺癌。AI和醫生都對了。」
「三個誤診案例，AI錯了兩個，醫生錯了一個。但AI錯的兩個案例，都是比較罕見的類型——一個是極早期腺癌，形態不典型；一個是炎性假瘤，影像表現和惡性腫瘤很像。這些罕見病例，AI的訓練數據里可能不夠多。」
林薇問:「這些誤診案例，有沒有反饋給AI訓練團隊？模型能不能通過增量學習來改進？」
趙靜回答:「已經反饋了。每個誤診案例的CT圖像和病理結果，都加入了訓練集。下個版本的模型，會用這些新數據重新訓練。預計準確率可以提升零點五到一個百分點。」
梁志遠從硬體角度提了一個問題。「天罡Edge在CT室的環境下運行了三個月，有沒有出現硬體故障？CT室的電磁環境很複雜，X射線也有輻射。」
孫經理回答了這個問題。「三台天罡Edge，運行了三個月，零故障。我們在設計時做了加固——外殼加了電磁屏蔽層，內部的PCB板做了三防塗覆，存儲晶片用的是工業級而不是商業級。可以在醫療設備的電磁環境下穩定運行。」
「但有一個小問題——設備的散熱風扇，在安靜的診室里噪音有點大。護士反映，風扇的聲音會影響患者。我們正在優化散熱方案，下一個版本用被動散熱，去掉風扇。」
秦教授笑著說:「這個問題確實存在。CT室的背景噪音本來就低，風扇的聲音顯得特別突出。如果能去掉風扇，醫生和患者的體驗會好很多。」
林薇問:「秦教授，如果神農AI在天罡Edge上正式部署，您的科室願意付費嗎？醫療AI的商業化，最終還是要靠醫院買單。」
秦教授想了想，說:「如果價格合理，我們願意。神農AI幫我們提高了診斷準確率，減少了漏診和誤診。漏診一個早期肺癌，患者可能錯過最佳治療時機，醫院的醫療糾紛風險也高。從這個角度看，神農AI的價值很大。」
「但醫院的採購流程很複雜，需要經過設備科、信息科、倫理委員會多個部門審批。如果價格超過五十萬，就要招標。如果超過一百萬，就要報衛健委備案。所以，你們的產品定價要考慮到醫院的採購權限。」
鄭教授補充道:「另外，醫療AI產品的註冊證也是個大問題。神農AI如果作為醫療器械銷售，需要拿到國家藥監局的醫療器械註冊證。三類醫療器械的註冊周期很長，可能需要兩到三年。」
趙靜說:「這個問題我們已經在推進了。神農AI的醫療器械註冊，由中央研究院的醫療組在負責。目前已經完成了產品定型，下個月提交註冊申請。按照正常流程，二類醫療器械需要一年，三類需要兩年。我們正在和藥監局溝通，看能不能走創新醫療器械特別審查程序，縮短到一年以內。」
林薇問:「在拿到註冊證之前，神農AI能不能以『科研合作』的名義在醫院部署？不收費，但收集臨床數據。」
秦教授說:「可以。很多醫院都有科研合作的通道。只要不收費，不涉及患者隱私泄露，倫理委員會一般都會批准。我們的科室就願意和你們繼續合作，擴大試點範圍。」
林薇點頭。「好。那接下來，試點範圍從腫瘤科擴展到心內科和神經科。心內科主要做心電圖輔助診斷，神經科主要做腦卒中的CT影像識別。趙靜，你和鄭教授對接，確定擴展試點的方案和時間表。」
趙靜在筆記本上記了下來。
會議進行到一半，陳醒推門進來了。他剛開完另一個會，順路過來聽聽醫療試點的反饋。他在林薇旁邊坐下，示意大家繼續。
秦教授看到陳醒，主動說:「陳總，我再說一個觀點——神農AI在Edge上的成功，不僅僅是技術上的突破，更是醫療資源下沉的可能。華夏的優質醫療資源集中在三甲醫院，縣醫院和鄉鎮衛生院的診斷水平參差不齊。如果把天罡Edge+神農AI部署到基層醫院，可以讓基層醫生擁有三甲醫院級別的輔助診斷能力。」
「比如，一個鄉鎮衛生院的醫生，可能一年只看幾十個肺結節患者，經驗有限。但如果有了神農AI，他可以在幾秒鐘內得到三甲醫院專家水平的建議。這對分級診療和醫療公平，是革命性的。」
陳醒說:「秦教授，您這個觀點我很認同。未來科技做醫療AI，不是為了賺錢，而是為了解決真實的醫療痛點。基層醫療資源的匱乏，是華夏醫療體系最大的短板。天罡Edge+神農AI的組合，成本低、部署簡單、不需要網絡，非常適合基層醫院。」
「所以，醫療試點不僅要擴大科室，還要擴大醫院層級。下一階段，除了三甲醫院，還要選幾家縣醫院和鄉鎮衛生院做試點。看看神農AI在基層的真實效果。」
鄭教授說:「這個方向好。我可以幫你們聯繫幾家縣級醫院。我的一些學生在縣醫院工作，他們對AI輔助診斷非常期待。」
林薇在筆記本上記了下來。
會議進入第二個議題——天罡Edge醫療版的產品化路線圖。
孫經理調出了一張甘特圖。
「天罡Edge醫療版的產品化，分三個階段。第一階段，工程樣機驗證。已經完成，三台樣機在腫瘤科跑了三個月，穩定性驗證通過。第二階段，小批量試產。下個月啟動，生產五十台，部署到五個科室和三家基層醫院，進行擴大試點。第三階段，量產和註冊。明年第一季度啟動量產，同時提交醫療器械註冊申請。」
「產品規格方面，醫療版和標準版的主要區別有三點——第一，外殼抗菌材料。第二，無風扇被動散熱。第三，醫療級電源適配器，符合醫用電氣安全標準。這些改動不會增加太多成本，單台BOM成本大約增加三百元。」
梁志遠問:「醫療版的軟體，需不需要單獨做醫療器械軟體註冊？」
趙靜回答:「需要。醫療AI軟體屬於醫療器械軟體，需要單獨註冊。但神農AI的核心算法是一樣的，只是部署平台不同。我們可以在同一個註冊單元里，把雲端版和Edge版都覆蓋到。這樣就不用分開註冊了。」
陳醒問了一個戰略層面的問題:「醫療AI的商業化，除了賣設備和軟體，還有沒有其他的模式？比如，按次收費、按年訂閱、或者和保險公司合作？」
趙靜說:「按次收費在技術上可行，但醫院的財務制度不支持。醫院習慣一次性採購，不喜歡按次付費。按年訂閱的模式，一些民營醫院可以接受，公立醫院比較難。和保險公司合作的模式，我們正在探索——保險公司採購神農AI，用於投保人的健康篩查，可以降低賠付率。」
陳醒說:「三種模式都可以試。但短期內，還是以設備+軟體的銷售模式為主。醫療行業的採購習慣很難改變，我們要尊重市場的規律。」
秦教授補充了一句:「另外，醫療AI的數據安全問題也要重視。患者的醫療數據是最敏感的個人信息。天罡Edge雖然可以不聯網運行，但模型更新和數據分析還是需要上傳數據。這些數據的存儲、使用、共享，要有嚴格的管理制度。」
周明通過視頻連線接入，說:「醫療數據的合規問題，法務部已經在研究了。按照個人信息保護法和人類遺傳資源管理條例，醫療數據的使用需要患者的知情同意，以及倫理委員會的審批。我們會制定一套標準操作流程，確保每個試點項目都符合法規要求。」
陳醒點頭。「合規是底線。醫療AI涉及人命關天，不能有任何僥倖心理。周明，你派一個法務專員對接醫療試點項目，所有數據使用協議都要經過法務審核。」
周明回復:「明白。」
會議結束後，陳醒、林薇、趙靜、梁志遠留了下來。四人站在演示台前，看著那台天罡Edge醫療版。
「醫療AI的試點反饋，比我想像的好。」陳醒說。「準確率、延遲、穩定性，都達到了臨床可用的水平。秦教授說的基層醫療下沉，是一個很大的戰略方向。未來科技如果能在醫療AI領域站穩腳跟，社會價值和商業價值都不可估量。」
林薇說:「但挑戰也很大。醫療器械註冊、醫院採購、數據合規、醫生培訓，每一條都是硬骨頭。醫療行業的門檻，比消費電子高得多。」
陳醒說:「正因為門檻高，才值得做。門檻高意味著護城河深，競爭對手不容易進來。未來科技在消費電子領域的成功，已經證明了我們有能力突破技術門檻。醫療領域，我們一樣可以。」
趙靜說:「陳總，我有個建議——醫療AI項目，可以單獨成立一個事業部，不放在中央研究院下面。醫療行業的節奏和消費電子不一樣，需要更長的時間、更謹慎的態度。如果放在研究院下面，可能會和晶片、系統的研發節奏衝突。」
陳醒想了想，說:「可以。但事業部的負責人要慎重選。這個人既要有技術背景，又要有醫療行業的經驗，還要有耐心。趙靜，你有沒有推薦的人選？」
趙靜說:「鄭教授可以嗎？他在醫療AI領域深耕了二十年，既有學術聲望，又有臨床資源。如果他能全職加入未來科技，醫療AI事業部就有了靈魂人物。」
林薇說:「鄭教授是華夏科技大學的教授，全職加入企業，學校那邊可能不放。可以折中一下——聘他為首席科學家，每周來芯谷兩天，其他時間在學校。這樣既利用了學校的資源，又保證了項目的推進。」
陳醒點頭。「這個方案可以。林薇，你代表我和鄭教授談。條件可以優厚，股權、資源、團隊，都可以談。醫療AI是未來科技的戰略方向，值得投入最好的資源。」
林薇鄭重地點頭。
陳醒看了看終端上的時間，說:「我下午還有一個會，先走了。醫療試點的下一步——擴大科室和基層醫院，啟動產品化，推進註冊和合規。趙靜，你牽頭，林薇督導。一個月後，我要看到擴大試點的方案和第一批基層醫院的名單。」
趙靜說:「明白。」
陳醒走出演示大廳，腳步聲在走廊里漸漸遠去。
林薇、趙靜、梁志遠三人站在窗前，看著芯谷的廣場上人來人往。
「趙靜，醫療AI的事業部，你打算怎麼搭班子？」林薇問。
趙靜想了想，說:「產品經理需要一個懂醫療的，最好是臨床醫學背景。研發團隊需要一個懂邊緣計算的，梁志遠那邊可以支援。測試團隊需要一個懂醫療器械標準的，可以從外部招聘。運營團隊需要一個懂醫院採購的，可以從醫療器械公司挖人。」
梁志遠說:「邊緣計算的工程師，我可以從追光設備團隊借兩個人。他們懂天罡Edge的硬體，也懂嵌入式軟體。借調半年，等醫療事業部自己招到人再還回來。」
林薇說:「好。趙靜，你三天內寫一個事業部組建方案，包括組織架構、人員需求、預算、以及時間表。我批了之後，報陳總審批。」
趙靜點頭。
梁志遠的終端震動了，他看了一眼，說:「林總，追光四期的海外交付準備，明天要開督導會。張京京那邊已經準備好了方案，需要您去把關。」
林薇說:「好。明天上午我去合城。趙靜，醫療試點的事，你今晚把方案初稿發給我，我在路上看。」
趙靜點頭。
三人走出演示大廳，沿著走廊向電梯走去。經過天罡Edge的實驗室時，他們看到工程師們正在調試新版本的開發板。那是天罡Edge的下一代——功耗更低、算力更強、體積更小。
「天罡Edge的下一代，什麼時候出來？」林薇問。
梁志遠說:「六個月後。算力提升百分之五十，功耗降低百分之三十，體積縮小百分之四十。醫療版會同步升級，用被動散熱，完全靜音。」
林薇說:「好。醫療AI對算力的需求會越來越大。神農AI的模型在持續優化，參數越來越多。天罡Edge的算力要跟上。」
電梯門打開，三人走了進去。
終端震動了，是趙靜收到的消息——鄭教授發來的一份郵件，附件是華夏醫科大學附屬第一醫院心內科和神經科的試點方案初稿。趙靜快速瀏覽了一遍，臉上露出了笑容。
心內科的方案里提到，心電圖AI輔助診斷模型的準確率在實驗室環境下已經達到了百分之九十六，但還沒有在真實臨床環境中驗證。神經科的方案里提到，腦卒中CT影像識別的模型還有待優化，尤其是缺血性卒中的早期識別，難度很大。
趙靜回復鄭教授:「方案收到。明天上午我和您過一遍細節。另外，陳總提議聘您為醫療AI事業部的首席科學家，林總下周和您詳談。」
鄭教授的回覆很快:「謝謝信任。我很願意。」
電梯門打開，林薇、趙靜、梁志遠走進大廳。夕陽的餘暉透過玻璃幕牆，在三人身上鍍上了一層金色。
醫療AI的試點反饋，給了他們信心——未來科技的技術，不僅能用在手機、晶片、設備上，還能用在救人命上。
這才是科技強國的真正意義。