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“我查过几篇临床验证研究。”
苏宁调出自己的笔记，“比如这篇今年二月发表在《Radiology》上的文章，同一个肺结节检测AI，在公开数据集上灵敏度97.2%，但在三家医院的实际临床数据上，灵敏度分别只有89.1%、8
5.7%82.3%，"
他把屏幕转向兰芊翊，密密麻麻的文献笔记，标注着重点和数据对比。
“这个差距会影响商业化前景。”
苏宁继续说，“如果只宣传公开数据集上的高准确率，医院采购后发现实际效果打折，会产生信任危机。
我们应该区分理想场景性能’和“实际场景性能。”
兰芊翊脸有些发烫，这是她疏忽了。
太依赖学术论文数据，忽略了临床落地的复杂性。
“对不起，我重新做这部分分析。”
她诚恳地说。
“不用道歉。”
苏宁语气平静，“研究本来就是不断迭代的过程。
我们一起把这块补上。”
“我联系了复旦医学院的一个师兄，可以拿到一些脱敏的实际医院数据做对比分析。
大概明天能拿到。”
兰芊翊惊讶地看着他:“你什么时候联系的?”
“前天晚上，看到你初步框架时就想到了这个可能性。”
苏宁说得轻描淡写，“刚好他最近在做类似的研究，数据可以共享。”
这一刻，兰芊翊心里涌起一种复杂的感受。
这个搭档，不仅能在她出错时指出问题，还能提前准备好解决方案。
不是指责，而是建设性的帮助。
太可靠了。
“谢谢。”
她由衷地说道。
“互相补位而已。”
苏宁关掉文档，“接下来我们分一下工:你继续完善技术发展脉络这部分，我负责临床数据对比分析。
周五前合稿，怎么样?”
“好。”
随着合作的深入，兰芊翊开始不自觉地在工作中观察苏宁。
发现苏宁对数据有种近乎偏执的严谨。
每个数字都要追溯原始来源，每个结论都要有至少两个独立信源的佐证。
有一次，为了确认某省医疗AI采购政策的出台时间，他打了三个电话，查了政府网站、新闻报道和行业内部通讯，最后精确到年月日。
发现苏宁虽然年轻，但看问题的角度常常很“老道”
。
周四讨论商业模式时，兰芊翊提出了一个基于订阅费的收入模型，计算出的市场规模相当可观。
“理论上可行。”
苏宁看完后说，“但忽略了几个实际约束。”
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