第703章 韓教授的問題是真不留情

  一個小時後，她出來時長長吐了一口氣。

  「韓教授的問題是真不留情。」

  「問了什麼？」

  「問我院外批量傷員轉運中，如果只能在一個重傷孕婦和兩個普通成年傷員之間選擇救援優先級，我怎麼選。」

  「你怎麼答的？」

  「先評估可逆性、預期獲益和現場資源，不能用人數直接替代醫學判斷。」

  陸晨點頭。

  「沒問題。」

  🎈sto9.com為您提供最快的小說更新

  「他說我的回答沒問題，但太像標準答案。」

  「然後呢？」

  「然後他問我，如果孕婦是我姐姐，那兩個傷員是陌生人，我會不會改變選擇。」

  陸晨看了她一眼。

  唐玥苦笑。

  「我現在算是知道了，這不是答辯，是拆心理防線。」

  第五位。

  沈牧之。

  作為協和急診科培養出來的年輕副主任，沈牧之的履歷幾乎沒有明顯短板。

  臨床紮實。

  科研穩定。

  發表過多篇高質量論文。

  參與過國家級急危重症資料庫建設。

  如果沒有陸晨，他幾乎是所有人眼中最穩的第一名。

  沈牧之站起身時，目光從陸晨身上掃過。

  兩人短暫對視。

  沒有挑釁。

  也沒有敵意。

  到了這個階段，他們都知道，真正決定結果的不是誰盯誰一眼。

  而是誰進了那扇門之後，能把自己這麼多年積累的東西完整地擺出來。

  沈牧之進去後，整整五十一分鐘才出來。

  他的表情依舊克制。

  只是坐下後，拿起水杯連續喝了三口水。

  又過了兩分鐘。

  工作人員再次推門。

  「最後一位。」

  「陸晨。」

  陸晨合上電腦，站了起來。

  休息區里，所有人的視線都落在他身上。

  陸晨拿起材料，推門走進了報告廳。

  ……

  報告廳不大。

  正前方擺著一張半圓形長桌。

  七位評委依次就座。

  鐘山沈院士坐在最中間。

  八十一歲的老人穿著深色中山裝，頭髮全白，精神卻依舊很好。

  王辰院士坐在他的右側。

  韓志國則坐在左側。

  另外四人分別來自神經生物材料、基礎醫學、醫學影像與臨床統計學領域。

  陸晨的視線在其中一位老人身上停了一瞬。

  魏長青。

  基礎醫學領域的權威教授。

  長期研究神經組織修復、細胞微環境和軸突再生。

  陸晨看過他發表的文章。

  嚴謹。

  冷靜。

  甚至可以說，有些不近人情。

  但科學研究有時候需要這種不近人情。

  因為數據不會因為研究者很努力，就主動變得更漂亮。

  工作人員關上門。

  鐘山沈看了一眼時間。

  「開始吧。」

  陸晨將電腦接入投影設備。

  主屏幕亮起。

  第一頁沒有複雜動畫，也沒有大段背景介紹。

  只有一張極其清晰的腦血管三維重建圖。

  密集的血管網絡懸浮在黑色背景中。

  大血管、分支血管、末梢血管層次分明。

  幾個微小動脈瘤區域被單獨標註出來。

  「各位老師上午好。」

  「我今天匯報的內容分為兩個部分。」

  「第一部分，是基於多模態醫學影像融合的腦血管三維重建算法。」

  「第二部分，是NR-7神經修復材料的臨床前驗證。」

  沒有客套。

  也沒有故意拔高意義。

  陸晨直接進入主題。

  腦血管三維重建算法的核心，並不是簡單地讓圖像變得更清晰。

  它真正解決的問題，是如何把CTA、MRA、MRI等不同檢查提供的信息，進行準確融合。

  重建出，儘可能接近患者真實解剖狀態的腦血管網絡。

  傳統重建算法面對直徑小於一毫米的末梢血管時，極易出現斷裂、粘連和偽影。

  尤其在腦動靜脈畸形、微小動脈瘤以及複雜血管變異患者中。

  一處不起眼的誤差，就可能直接影響手術入路設計。

  陸晨的算法在原有圖像分割模型上，加入了血管連續性約束和血流動力學修正。

  簡單來說。

  普通算法看到兩個相近的亮點，可能會判斷它們屬於同一根血管。

  陸晨的算法會進一步判斷，這兩段結構在血流方向、管徑變化和周圍解剖關係上是否合理。

  如果不合理，就不會強行連接。

  相反。

  如果一段血管因為掃描噪聲短暫消失，算法也不會立即判定血管中斷，而是根據前後走向進行概率補償。

  這種思路聽起來不算複雜。

  但真正困難的是參數平衡。

  補償過度，會製造出不存在的「假血管」。

  補償不足，又會丟失真正的末梢分支。

  屏幕上。

  一組組驗證數據快速切換。

  六家獨立醫療機構。

  一百八十七例脫敏樣本。

  不同型號的影像設備。

  不同掃描參數。

  不同病種。

  算法在沒有針對單家醫院單獨優化的情況下，依然保持了極高的重建精度。

  ……

  評委席上。

  影像學領域的邱教授不斷低頭記錄。

  他原本以為陸晨在這項研究中，主要提供的是臨床思路。

  可聽到一半，他就意識到不對。

  陸晨不是只會講結果。

  他對算法架構、誤差來源、數據預處理和模型驗證都極其熟悉。

  這不是項目掛名者該有的熟悉程度。

  這是核心研發者才會有的理解。

  十分鐘後。

  陸晨切換到第二部分。

  NR-7神經修復材料。

  屏幕上出現了一組脊髓損傷模型圖像。

  損傷區域中央，原本完全斷裂的神經組織之間，被一種特殊材料搭建起了細微的支架。

  神經纖維沿著支架方向生長。

  排列規則。

  方向一致。

  「NR-7材料的基礎功能，是降低損傷區域的炎症反應，並提供軸突生長所需的微環境。」

  「但材料本身，並不能自動完成神經纖維對接。」

  「真正影響最終修復效果的，是植入位置、對接角度以及不同神經束之間的精準匹配。」

  陸晨沒有把功勞全攬到自己身上。

  華銳生物負責材料研發。

  宋懷遠團隊提供基礎理論。

  他負責的，是手術操作設計和神經纖維微米級對接方案。

  這個界限被他說得非常清楚。

  沒有模糊。

  也沒有搶功。

  鐘山沈聽到這裡，輕輕點了一下頭。

  醫學科研最怕兩種人。

  一種是什麼都不做，卻在署名時站第一排。

  另一種是什麼都做了一點，就恨不得把整個項目寫成個人英雄傳。

  陸晨都不是。

  他的表達非常準確。

  是誰做的，就是誰做的。

  自己做了多少，就說多少。

  不多拿。

  也不少認。

  二十分鐘結束。

  屏幕停留在最後一組組織學切片上。

  損傷兩端的神經纖維，已經形成了清晰的定向生長通道。

  計時器顯示。

  十九分四十六秒。

  鐘山沈抬頭。

  「講完了？」

  「講完了。」

  「開始提問。」

  最先開口的是邱教授。

  「你的算法在標準掃描條件下，對微小血管的穩定識別下限是多少？」

  「零點六毫米。」

  「極端條件呢？」

  「最低可以識別到零點四毫米，但誤差率會上升，目前只建議作為輔助提示，不建議直接作為臨床決策依據。」

  「為什麼不把零點四毫米寫進核心結果？」

  「因為能識別和穩定識別是兩回事。」

  陸晨回答得很快。

  「科研結果應該以可重複為標準，而不是以最好看的一次為標準。」

  （還有更新耶）