陆远洲重新坐了下来。

林小禾把后台日志调出来，三条预警记录排得整整齐齐。

患者编号ph-ap-20040312，男，五十四岁，上腹不适。三天之内做了三次腹部ct平扫，分别由安平县人民医院三个不同的接诊医生开具。

每一次，ai模块都在肝左叶同一区域画了个红框。

“基层吴医生已经给患者下了住院通知。”林小禾说，“还打了两个电话催绿通排期。”

陆远洲没急着打电话。

他把三次ct的影像按时间顺序排在屏幕上，左中右三列。

病灶位置：肝左叶外侧段，靠近膈面。大小：三次分别测了二点一、二点二、二点一厘米。

几乎没变。

“病灶没长，置信度却在涨。”陆远洲自自语。

他把三张图的窗宽窗位调成一样，重叠比对。

第一次扫描，肝脏位置正常，病灶距膈顶大约三厘米。

第二次扫描，肝脏整体下移了将近两厘米，病灶离膈顶远了。

第三次，下移更明显。

“呼吸相位。”他说。

林小禾凑过来。

“第一次是平静呼吸下扫的。后面两次，患者做了两回ct被吓得够呛，躺进去就紧张，一紧张就深吸气憋着。膈肌抬高，肝脏跟着往下走。”

陆远洲指着模型特征提取的热力图。

“你看，模型每次都是独立计算的。肝脏位置变了，病灶周围的参照结构跟训练集里的标准位置产生了偏差，模型越看越觉得‘不太对劲’，置信度就往上涨。但它不知道这是同一个人同一个东西，它以为自己在看三个独立的病例。”

林小禾的表情从困惑变成了恍然，再变成了懊恼。

“系统没有做同一患者的关联判断。”

“对。这是设计上的漏洞。”

陆远洲拿起电话拨了安平县。

响了两声就接了。吴医生的声音带着明显的急切。

“陆主任！您看到了吧？三次都标红了，第三次都到0。83了”

“别急。”陆远洲打断他，“这个患者不需要紧急转诊。”

电话那头愣了一下。

“三次标红是同一个病灶，大小没有变化。置信度升高是因为呼吸相位不同导致模型判断产生了偏差，不是病情在恶化。”

吴医生沉默了几秒。

“那……这个东西到底是不是坏的？”

“三次平扫看不出来。你需要做的是安排他做一次增强ct，打造影剂，看动脉期和门脉期的强化模式。平扫反复做三遍，除了多吃辐射，什么也看不出来。”

吴医生的声音小了一截。

“我们这边三个大夫不是同一个组的，不知道其他人已经开过了……”

“这是你们的管理问题。”陆远洲没客气，“同一个患者三天做三次ct，累积辐射剂量将近三十毫西弗。以后遇到这种情况，先翻一遍系统里有没有近期的检查记录，别各开各的。”

“记住了。”

“增强ct做完把影像传上来，我帮你看。”

挂了电话，陆远洲转向林小禾。

“系统要改。”

林小禾已经打开了编辑器。

“同一患者身份证号在七天内多次上传的影像，系统自动识别为同一病例，合并预警，只生成一条综合评估。避免重复标红。”

“对。合并之后，综合评估的置信度取最高值还是取平均值？”