病案室的鐵櫃被拉開時，總會發出“吱呀”的舊響，這聲音林曉已經聽了兩天。她蜷縮在堆滿病曆的桌子旁，麵前攤著三張分類表：“農村胃癌患者症狀統計”“胃炎與胃癌症狀對比”“生活習慣關聯分析”，每張表上都密密麻麻寫滿了紅色批注。
淩晨兩點，林曉揉了揉發腫的眼睛，伸手去夠桌角的礦泉水，卻不小心碰倒了病曆本。散落的紙頁裡，一份2020年的病曆吸引了她的注意——患者是65歲的張奶奶，症狀寫著“長期吃醃蘿卜乾、晨起惡心、黑便”，AI診斷為“萎縮性胃炎”，三個月後確診為胃癌中期。
“又是醃菜。”林曉歎了口氣，在“生活習慣”欄裡畫了個圈。這兩天整理127份農村胃癌病曆，她發現68%的患者都有“長期吃醃製食品”的習慣，可AI係統的“生活習慣”選項裡，隻有“吸煙、飲酒”，根本沒有“醃製食品攝入”這一項。
她又翻出剛找齊的1873份農村老人胃炎病曆，逐份核對“是否有黑便”。當看到第1200份時，林曉突然停下——這份病曆的患者有“黑便”症狀，AI卻判定為“普通胃炎”，和王大爺的情況一模一樣。她統計完所有病曆，心臟沉了下去：AI把“有黑便的胃炎患者”誤判為“普通胃炎”的概率，竟然高達42%。
“你這是拿命在拚啊。”周濤推門進來，手裡拿著一件外套，看到林曉眼底的烏青，忍不住皺眉，“我剛在門診聽說，王大爺的手術安排在下周，要是能早點發現，也不用遭這罪。”
林曉接過外套穿上，指尖還在發抖：“周哥，你看這個。”她指著電腦屏幕上的樣本數據，“AI胃癌識別模型裡，農村患者樣本隻占9%，全是大城市的病曆，怎麼可能認得出農村老人的症狀？”
周濤湊過來，沉默了幾秒：“之前我跟康醫的技術員喝過一次酒，他說二代係統的胃癌模型，是用上海、北京三甲醫院的病曆訓的，根本沒加農村數據。他們說‘農村樣本質量低，影響模型精度’。”
“質量低？”林曉猛地提高聲音，又趕緊壓低，“這些病曆裡的症狀，都是農村老人最真實的情況，怎麼就質量低了？”
周濤拍了拍她的肩膀：“別氣了，我幫你整理數據吧，你這樣熬下去，沒等彙報就先垮了。”
有了周濤的幫忙，進度快了不少。第二天一早，林曉帶著整理好的“中醫症狀待補充清單”，去了李伯家。剛說明來意，李伯就從書櫃裡翻出一本泛黃的筆記本：“這是我坐診四十年的筆記，農村老人胃癌，多是‘脾胃虛弱’型，舌苔白膩、脈象沉細，還有的會‘飯後腹脹、喜溫喜按’，這些在AI裡根本沒地方填。”
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李伯邊說邊翻筆記，指著一段批注：“你看，有個老人跟王大爺一樣，拉黑便、吃醃菜，我當時就懷疑是胃癌，讓他去市裡查，果然確診了。要是AI能加這些中醫特征，說不定能少誤判幾個。”
林曉眼前一亮：“李伯，您能不能把這些中醫症狀，轉化成AI能識別的標注項？比如‘舌苔白膩’對應什麼風險？”
李伯笑著點頭，拿起筆在紙上寫：“舌苔白膩→可能存在消化道出血風險；脈象沉細→提示氣血不足，需排查慢性失血；喜溫喜按→多為虛寒型胃病，癌變風險需關注。”
拿著李伯整理的“中醫症狀對應表”，林曉回到病案室，周濤已經把“農村與城市胃癌症狀差異”整理成了圖表。兩人對著數據核對到傍晚，一份厚厚的“AI胃癌識別漏洞報告”終於成型。
報告裡列著三個核心問題：一是農村患者專屬症狀（黑便、醃製食品攝入）缺失；二是農村樣本量不足（僅占9%）；三是中醫特征未納入識別體係。解決方案也很明確：補充症狀選項、增加農村病曆標注、嵌入中醫特征，最後一頁還手寫著“優化後預計準確率提升至85%”。
林曉抱著報告去找張建國時，夕陽正透過窗戶照進辦公室。張建國接過報告，手指在封麵上頓了頓，沒說話，
一頁頁仔細翻著。當看到“42%誤判率”時，他皺了皺眉；看到中醫特征對應表時，又抬眼看了林曉
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