赵宇的助理刚走，陈砚舟坐在座位上，手指轻轻敲了敲桌面，随后低头看了眼桌上的签到表。 纸张边缘有些翘起，他用指腹压了压，顺手把数据安全协议夹进文件夹。时间是九点四十二分，离竞选展示还有不到二十分钟。
他起身走向会议厅，手里拎着笔记本电脑，双肩包甩在肩上。走廊灯光比昨晚稳定多了，没再闪。他记得昨天还因为电压不稳换了插座位置，现在倒是不用担心设备突然断电。
会议厅已经坐了不少人。评审团坐在前排，三男两女，都拿着记录本。有人低头翻资料，有人小声交谈。陈砚舟走到后台候场区，把电脑接上投影。PPT加载出来，首页标题清晰：《基于临床动线优化的医疗数据分析辅助系统》。
轮到他时，主持人念了名字。他走上台，站定，没有急着说话。台下安静下来。
“医生最怕什么？”他开口，“漏诊、耗时、担责。”
这句话一出，前排一个戴眼镜的女评审抬起了头。她刚才一直在看手机，这会儿锁了屏，放在桌上。
陈砚舟点击下一页。屏幕上出现一张流程图，标注着“夜班医生凌晨两点值班场景”。他开始讲系统如何自动识别高危病例，用红框标出重点区域，弹出提示建议优先复核。
“不是让AI做决定。”他说，“是帮医生更快看到关键信息。”
接着他切换到第二张案例：三甲医院主任医师批量处理影像。系统能一键生成符合市三级医院存档格式的报告，节省手动整理时间。第三张是新入职医师的学习路径，通过操作反馈逐步建立诊断逻辑。
每讲一个场景，他就停顿一下，等台下反应。有位评审微微点头，另一个掏出笔在本子上写了几句。
十五分钟很快过去。最后一张幻灯片打出总结语：“技术不该让人更累。”
说完，他合上电脑，但没下台。
“我可以补充一点。”他拿起激光笔，指向大屏幕上的用户体验模块，“这三个改进——可视化预警、一键报告、反馈闭环——看起来简单，但能让五十岁以上的医生三分钟上手。”
有人轻笑。后排一个穿灰西装的男人问：“你做过用户测试？”
“做了。”陈砚舟从文件夹抽出一张打印件，“三家试点医院模拟运行两周，平均操作失误率下降百分之六十二，医生主动使用率百分之八十九。”
他顿了顿，“这不是实验室数据，是真实环境下的结果。”
提问环节开始。
医学背景的评审先发问，眼神中带着一丝质疑，他推了推眼镜，身体微微前倾：“你强调医生反馈影响模型迭代，会不会导致AI过度依赖人工判断，反而削弱自主学习能力？”陈砚舟微微扬起下巴，目光坚定，他握紧了手中的激光笔，手指因为用力而微微泛白，但声音依旧沉稳：“我们参考了李教授团队发布的《人机协同诊断白皮书》，当前阶段的目标不是替代医生，而是增强判断。系统每天接收新数据，但权重调整由算法和临床双轨验证。医生点了‘怀疑’，不会立刻改模型，而是标记为待审样本，交由专家组复核，专家组都是业内资深人士，他们的经验结合算法分析，能确保每一步都严谨可靠。而且在等待复核期间，系统会保留原始数据，不会因为一个判断就轻易改变整体模型。”
投资代表接着问，眼神中透露出对商业化的担忧，他交叉着双臂，靠在椅背上：“商业化路径怎么走？社区诊所起步没错，但这类机构付费意愿低，你怎么保证回本周期？”陈砚舟身体前倾，眼神中闪烁着自信的光芒，他轻轻敲了敲桌面，条理清晰地说：“第一阶段接入五十家社区医院，采用免费试用+基础功能订阅制，单家月费三百元。这不仅能让他们先体验系统的优势，也能收集更多基层数据。第二阶段覆盖二级医院，增加科研数据导出模块，定价三千。二级医院有更多的科研需求，这个模块能满足他们。第三阶段对接三甲医院网络，提供定制化服务，年费不低于十万。三甲医院要求高，我们需要投入更多资源来定制。目前已与两家医疗机构达成初步合作意向，正在走签约流程，我对未来充满信心。”
技术评委终于开口：“你说的‘第三方见证’，是谁做的？”
“江川市数字医疗监督平台。”陈砚舟说，“所有训练日志实时上传，带时间戳和哈希值校验。任何人想篡改，都会触发警报。”
那人没再问。
陈砚舟回到座位时，感觉肩膀松了些。他没急着收拾东西，而是打开手机相册，找到一段视频。那是前几天录的，匿名处理过声音和人脸。
他举着手站起身，对主持人说：“能不能再放一分钟？”
对方愣了下，点头同意。
视频播放起来。画面里一位年纪较大的医生正操作界面，嘴里嘀咕：“这个提醒方式不错，像老同事在耳边提了一句。”
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