rajesh的第三封邮件是在周二凌晨四点发来的。

陆远洲看了眼时差，那边应该是当地时间凌晨一点半。这位南亚医生显然也不怎么睡觉。

邮件内容很短：工具包已经加载至本地服务器，但di解析模块在读取影像时报了一串红色错误代码，请求技术协助。

陆远洲把邮件截图发给林小禾。

二十分钟后，林小禾顶着一头乱糟糟的马尾跑进工作间，打开笔记本电脑就开始远程视频连线。

屏幕那头，rajesh身后是一间不大的机房，天花板上的吊扇慢悠悠地转着，旁边站着一个看起来二十出头的南亚小伙子，大概就是他说的it技师。

“dr。

lu的同事？”rajesh的英语带着浓重的口音。

“是的，我是林小禾，负责技术支持。”林小禾切到英文模式，让对方把报错日志截图发过来。

陆远洲在旁边看着，没插手。

报错原因找到得很快。南亚那边ct导出的di头文件缺了几个标准字段，大概率是设备厂商的固件版本太老，导出格式不完整。ai模块在解析的时候找不到对应字段，直接崩了。

林小禾敲了二十分钟代码，写了一段字段补全脚本，通过邮件发了过去。

“让你的技师照着readme运行就行。”林小禾说。

视频那头传来键盘敲击声，it技师操作了大约五分钟。

系统启动了。

“it

works！”rajesh对着镜头竖了个大拇指。

林小禾关掉视频，转过头来。

“老板，这类问题国内基层也遇到过。北部有两家县医院的老ct也是头文件不全，当时李工手动改的。我建议把这段补全脚本直接集成进下一版工具包，做成自动检测加自动补全。”

“写进更新日志，跟朴正浩同步。”

“收到。”

接下来三天没什么动静。陆远洲也没催，概念验证这种事，急不来。

周五下午，rajesh连发了两封邮件。

第一封是测试报告。他用本院近三个月积存的一百一十八例肝脏ct影像做了批量测试。模型跑完之后预警触发了九例，其中六例跟本院已有的临床诊断完全吻合，全是确诊过的晚期肝癌。

这六例没什么惊喜，纯粹是验证模型能不能识别已知病例。答案是能。

第二封邮件的语气完全不同了。

第七例预警指向一位五十一岁的男性患者。此人半年前做过一次ct，影像报告写的是“肝右叶低密度灶，考虑血管瘤，建议随访”。

ai标红了这个病灶。置信度0。87，高度怀疑恶性。

rajesh翻了患者档案，发现这个人半年来没做过任何复查。地址栏写着一个距医院九十多公里的村庄名字，电话打过去是空号。

“失联了。”陆远洲看到这两个字的时候，放下了手里的笔。

周一早上，rajesh的第四封邮件到了。

他联系了该患者所在村庄的乡村卫生员，辗转三天终于找到了人。患者近两个月出现消瘦和右上腹隐痛，但村子离最近的公路有四十公里土路，下雨天走不了，一直没就医。

rajesh安排卫生员把人带到了医院。

新ct显示，病灶从半年前的三点五厘米长到了六点二厘米，边缘不规则，afp飙到四百八十。

rajesh在邮件末尾只写了一句话。

“six

months

ago，

if

we

had

this

system，

he

might