林寻，研二医学系的学生，此刻却不像其他同学那样埋首于厚重的医学典籍，
他正闭着眼睛，指尖在空气中虚点，仿佛在操作一个无形的界面。
“‘启明’，调出上周《新英格兰医学杂志》关于早期肺癌影像组学新进展的论文摘要，
重点标记与现有模型冲突的数据点。”
我在心中默念。
几乎是瞬间，一股信息流如同醍醐灌顶般涌入我的脑海，条理清晰，重点突出。
“AI启明”，一个与我意识深度融合的人工智能助手。
它不仅拥有“速记”般的超强信息处理和记忆能力，
更能在我“城市脑洞”的启发下，将看似不相关的信息串联，迸发奇思妙想。
再加上我那段不便向外人道明的“特种兵经验”磨砺出的敏锐直觉和近乎“免疫”于常规压力与干扰的专注力，
使我在医学领域的学习和探索，早已超越了普通学生的范畴。
“搞定。”
我睁开眼，嘴角微扬。
我的“AI医生”模块，集成了早期肺癌、胃癌（含风险预测）、肝癌诊断模型，
这些都是我与“启明”合作，
基于公开数据集和自己“脑洞”出的一些创新算法优化过的雏形。
不远处，一个清脆的声音传来：
“林寻！这边！”
花瑶，我的好同学，也是我在医学道路上的最佳同伴，正抱着几本书朝我挥手。
她聪慧、严谨，是我那些天马行空“脑洞”的最佳评估者和实践者。
“等你好久了，张宇已经到了老地方。”
花瑶走近，额角带着一丝薄汗。
“抱歉抱歉，刚跟‘启明’过了一遍最新的文献。”
我笑着解释，这是我们之间心照不宣的说法——
“启明”有时是我的“灵感来源”，有时是我的“超级数据库”。
两人来到校园深处一个僻静的长椅处，计算机系的张宇早已等候在那里，正摆弄着他的笔记本电脑。
作为我的铁哥们，张宇是少数知道“启明”部分能力的人，
也是我将医学想法转化为AI程序的关键技术支持。
“来了？看看我给‘AI医生’优化的新界面和数据处理效率，比上次快了至少30%。”
张宇推了推眼镜，兴奋地展示着屏幕，
“特别是那个早期胃癌风险预测模型，
我加入了一些新的特征工程方法，
理论上能提升小样本数据的鲁棒性。”
我和花瑶凑近看去，屏幕上代码行云流水，界面简洁直观。
“厉害啊，宇哥！”
我赞叹道，
“有你在，我省了至少一半的功夫。”
花瑶则更关注医学逻辑：
“数据预处理这块，
怎么保证不同来源的胃镜图像和病理报告能被模型正确解读？
还有隐私保护问题，
未来如果真的要应用，这可是个大难题。”
三人就这样坐下来，开始了例行的“学术探讨会”。
阳光透过树叶，光斑在他们年轻的脸上跳跃。
我们时而激烈争论某个算法的优劣，时而为一个新的发现兴奋不已。
有一次，我们在讨论医学和计算机结合的可能性时，提到了未来医疗数据的重要性，
“……所以说，未来的精准医疗，核心就是数据。”
张宇感慨道，
“海量的、高质量的、多模态的医疗数据，才能训练出真正强大的AI诊断模型。
但现在的问题是数据孤岛太严重了，
而且隐私保护法规也限制了数据的流通和共享。”
我点点头，
“启明”在我脑海中快速闪过一些关于数据安全和联邦学习的信息：
“确实，这是个瓶颈。
但我总有个‘脑洞’，”
我习惯性地揉了揉太阳穴，
“也许我们可以换个思路，
比如开发一些轻量级的、能够在本地完成初步分析和特征提取的模型，
只上传关键特征而不是原始数据？或者，
利用‘城市脑洞’去联想，
有没有什么看似不相关的公共卫生数据，
可以间接反映某些疾病的流行趋势或风险因素？”
花瑶沉思道：
“这想法很大胆，但可行性需要验证。
不过，一旦突破，‘AI医生’的应用前景就太广阔了，
尤其是在基层医疗和早期筛查方面，能挽救多少生命啊！”
我们畅想着未来医疗的美好图景，讨论着AI在其中扮演的角色，
对数据的渴望和对技术的信心充满了年轻的胸膛。
我的“特种兵经验”让我比同龄人多了一份对未知风险的警惕，
但此刻，这份警惕也被对未来的憧憬所掩盖。
我们谁也没有意识到，这份关于“医疗数据重要性”的讨论，
竟像一个不祥的预兆。
我的“启明”似乎捕捉到了空气中一丝极其微弱的、不协调的信息碎片，
但被我此刻兴奋的思绪所忽略。
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