楚凌坐在座位上，手指搭在平板边框上，没有抬头。
主持人走上台。
“下面有请第二位选手。”
“江州医科大学附属医院，楚凌，汇报病案。”
楚凌站起来。
他身材挺拔，金丝细边眼镜后的目光冷淡。
他左手拎着平板，右手插在裤袋里，走上讲台的步伐和耿浩然完全不同。
不紧不慢，松弛，带着一种不需要证明什么的笃定。
没有寒暄，没有开场白。
他把平板往讲台支架上一卡，手指在屏幕上划了一下。
大屏幕弹出一张多维数据雷达图。
八个维度的数据轴向外辐射，每个轴上标注着不同颜色的数据点，红、蓝、绿交错，密密麻麻，像一张编织精密的蛛网。
标题弹出：
《基于AI大模型的非典型性系统性红斑狼疮纠错治验》。
台下出现一阵骚动。
何素云眯起眼睛。
林易看着屏幕上那行字，脊背微微挺直。
楚凌敲击键盘，声音清冷，语速均匀。
“患者，女，32岁，公司职员。”
“主诉：反复低热伴对称性关节痛三个月。”
“体温波动区间37.8至38.2摄氏度，晨起明显，午后稍退。双手近端指间关节、双腕关节对称性肿痛，晨僵时间大于一小时。”
“面部无典型蝶形红斑。”
PPT翻页。
“患者辗转三家省城三甲医院中医科，先后经三位副主任医师以上级别专家会诊。”
“辨证结论一致：风湿热痹。”
“处方：桂枝芍药知母汤加减，服用一个月。”
楚凌停了一拍，点击屏幕。
一组肝功能报告弹出来。
ALT：189 U/L，正常值上限40。
AST：156 U/L，正常值上限40。
总胆红素：68.3μmOl/L，正常值上限20。
“服药一个月后，患者出现乏力、纳差、皮肤巩膜黄染。”
“肝功能检查，转氨酶升高近四倍，胆红素升高三倍。”
“药物性肝损伤。”
台下有人低声议论。
楚凌没有停。
“三位省城老专家，临床经验均超过二十年，但他们全部漏诊了。”
他敲击平板。
屏幕切换成一个软件操作界面，左侧是数据输入窗口，右侧是算法运算流程。
“我将患者128项血液指标、高分辨率舌象像素图，分辨率4800×3200，远超人眼分辨极限，以及脉象仪采集的压力波形数据，全部导入我们课题组自主开发的中医临床循证大模型。”
楚凌的手指在平板上滑动，运算过程在大屏幕上实时展开。
数据流瀑布般下泻。
“系统抓取全网520万份有效系统性红斑狼疮中医病案数据库，通过贝叶斯后验概率算法进行多维度比对。”“排除风湿热痹，概率仅12%。”
“排除湿热蕴结，概率8%。”
“排除肝肾阴虚，概率15%。”
“锁定目标证型。”
屏幕上弹出一个红框高亮的结果。
【阴虚毒伏证，后验概率：94.7%】
【SLE临床分型：NOn-Criteria lUpUS，发病率0.3%】
楚凌抬起头，目光扫过全场。
“阴虚毒伏，这是系统性红斑狼疮中发病率仅0.3%的罕见变异型。患者不出现蝶形红斑，不出现典型的光敏感，抗核抗体滴度处于灰区，这些非典型表现叠加在一起，构成了人类临床经验的认知盲区。”
“三位专家都是好大夫，但人脑在处理五百万量级的病案数据时，存在不可避免的认知疲劳和经验偏差。”
PPT翻页。
AI重组方剂出现在屏幕上。
青蒿鳖甲汤加减。
青蒿12克，鳖甲先煎30克，生地15克，知母10克，丹皮10克，白花蛇舌草20克，半枝莲15克。
每味药的剂量后面跟着一个括号，括号里是AI模型给出的置信区间。
“AI给出的预测有效率：91%。”
“实际服药结果。”
楚凌点击最后一页。
治疗前后对比表。
七天后：体温恢复正常，关节肿痛消退。
十四天后：肝功能全部恢复正常。
二十八天后：抗dSDNA抗体转阴。
“实际有效率，100%。”
楚凌关掉平板，直起身。
“人类临床经验存在认知盲区和疲劳偏差。”
“但机器不会。”
“AI大数据能够纠正经验误诊，量化不确定性，将中医辨证从主观经验提升到客观循证。”
他的目光掠过评委席，最后落在孙老的方向。
“这才是中医标准化、现代化的未来。”
报告厅沉默了整整五秒。
然后，前排医大附院的选手率先鼓掌。
掌声从左侧蔓延开来。
年轻一代的医生拍得尤其用力。
后排的地市级医师面面相觑，有人鼓掌，有人没动，表情复杂。
何素云的身体前倾了一寸。
她侧过头，压低声音。
“他这是把传统辨证的根全刨了。”
林易没动。
目光落在大屏幕上那组置信区间数据上，停了两秒，收回来。
“数据是工具。”
林易的声音很轻。
“人不是数据。”
评委席上，打分器亮起。请求出错，状态码:500内容:<html>
<head><title>500 Internal Server Error</title></head>
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<center><h1>500 Internal Server Error</h1></center>
<hr><center>nginx</center>
</body>
</html>
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