第五十三章 AI課題中期評審，直面專家組尖銳拷問

  時間流轉，入冬。

  京大醫學院，AI基層醫療輔助診斷課題迎來中期專家組評審會。

  院內多名教授、來自三甲的臨床主任、醫學倫理專家、計算機領域外聘專家組成評審專家組。課題組全員到場，匯報項目半年多來的階段性成果。

  蘇若辰作為核心成員，負責匯報臨床需求調研、倫理風險約束體系、基層落地障礙分析這一核心板塊。

  會議室氛圍肅穆，投影屏幕播放項目PPT。

  前面匯報完數據集構建、模型訓練相關內容之後，輪到蘇若辰登台匯報。

  他把夏令營基層走訪獲取的一線衛生院訪談記錄、基層臨床現實痛點完整展示出來，逐條講解整套倫理風險管控框架。

  匯報尚未結束，一位外聘計算機專家便直接拋出尖銳質疑：

  「你們刻意降低對仿真數據集指標的權重，過度強調現實基層的各種限制。一個AI項目，拿不出亮眼的準確率仿真數據，如何證明項目價值？沒有漂亮數據，怎麼說服後續合作方投入經費開發落地？」

  問題直擊要害，會議室瞬間安靜。

  全場所有人目光聚焦蘇若辰。

  他神色沉穩，不慌不忙作答：

  「仿真數據集的高準確率，前提是數據集樣本分布均衡，設備、病例都處於理想狀態。而國內大量基層衛生院，會遇到設備老舊、老年患者多、病例樣本偏倚巨大的現實情況。」

  「很多項目拿著理想數據集的漂亮指標，吸引經費投入，結果落地基層完全失效，最後項目爛尾，浪費科研資源。」

  「本項目的價值，恰恰在於提前把這些現實風險完整梳理出來，建立約束紅線。不是否定仿真推演，而是明確仿真結果不等於臨床可用。仿真只做參考，最終臨床決策權牢牢掌握在執業醫師手上。這份風險框架，就是用來規避後續落地踩坑。」

  話音落下，倫理方向的老教授輕輕點頭，表示認可。

  但是追問並未停止，又一名臨床主任提問：「如果後續藥企、商業科技公司接手開發這套系統，資本逐利，無視我們現在定下的倫理約束，強行放開AI獨立診斷權限，你們課題組如何防範？」

  這個問題十分現實。科研團隊定下的框架，很難約束後續商業開發方。

  蘇若辰早有深度思考，從容回應：

  「第一，在項目公開文檔中，把這套倫理約束體系作為硬性公開建議，完整對外披露；第二，呼籲後續對接合作的時候，在合作協議文本之中，把核心紅線條款明確寫入合同；第三，我們會發布科普文章，提醒基層醫療機構，任何AI輸出結果不可直接替代醫師診斷。我們無法百分之百杜絕資本越界，但是要盡科研人員所能，把風險預警做到位。」

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  一輪輪尖銳提問接踵而至，蘇若辰邏輯嚴密，每一個問題都給出貼合現實、不空洞的回答。

  中期評審最終結果：項目階段性成果通過，專家組給出評語——不追逐紙面浮華，直面臨床現實困境，倫理框架具備很強現實參考意義；同時提醒課題組，後續要繼續補充更多真實臨床樣本測試。

  評審會結束，周明遠教授拍了拍蘇若辰的肩膀：「今天答辯很不錯，敢於直面現實的難題，不迴避局限。做醫學科研，既要看見可能性，更要看見局限性。」

  走出會議室，冬日的寒風撲面而來。

  課題通過中期評審，只是走完漫漫長路的一小步。想要真正落地惠及基層，未來還有無數關卡。