林默涵盯着屏幕上跳动的数据流，眉头紧锁。实验室的冷光打在他棱角分明的脸上，勾勒出一道疲惫的阴影。已经连续工作三十六小时了，但他的AI医疗诊断系统仍然无法准确识别那些罕见的病例。
又错了。他低声咒骂，手指在键盘上敲出一串命令。系统给出的诊断建议与病例实际情况相差甚远，这种错误在常见病例中几乎不会发生，但一旦面对那些特殊、复杂的案例，系统的局限性就暴露无遗。
林博士，您需要休息。助理小王递来一杯咖啡，系统已经比市面上大多数医疗AI都要精准了。
林默涵接过咖啡，苦涩的液体滑过喉咙。不够，远远不够。他指着屏幕，这个三岁女孩的病例，系统给出的治疗方案会要了她的命。我们需要更多数据，更多样化的数据。
但我们已经收集了全球超过两百万份病例...
都是医院的标准病例记录！林默涵突然提高了声音，我们需要的是真实世界的经验，那些没有被标准化记录的生活细节，患者的表情、语气、家庭环境...所有构成的因素。
小王愣住了，显然没想到一向冷静的林博士会有如此情绪化的表达。
林默涵深吸一口气，平复情绪。抱歉。安排一下，我明天要去新城区，那里有个社区医疗数据采集项目。
第二天，阳光出奇地好。林默涵走在熙熙攘攘的社区医疗中心里，看着志愿者们为居民们做基础体检并收集健康数据。这种一线工作他很少亲自参与，但今天他需要亲眼看看数据采集的过程。
血压正常，但您的睡眠数据有些异常...一个熟悉的女声从某个检查隔间传来。
林默涵的脚步顿住了。那个声音，他至少有五年没听到了。
他走向声源，轻轻拉开隔帘。坐在电脑前的女人转过头来，明亮的眼睛在看到他的瞬间瞪大了。
顾晓婷？林默涵几乎不敢相信自己的眼睛。
林默涵？顾晓婷站起身，她剪了短发，比大学时更加干练，但那双眼睛依然清澈如初。真没想到会在这里见到你。
你...在做社区医疗？林默涵注意到她胸前的名牌：情感计算实验室，顾晓婷博士。
顾晓婷笑了，不完全是。我在收集数据，但不是常规的健康数据。她示意他看电脑屏幕，上面不是标准的体检表格，而是一系列复杂的情感量表和生活体验问卷。
情感数据？林默涵皱眉，这对AI训练有什么价值？
顾晓婷的眼睛闪烁着兴奋的光芒，一切价值。你知道为什么你的AI系统在面对复杂病例时总是出错吗？因为它缺乏人类的理解方式。
林默涵感到一阵不悦，我的系统基于最先进的深度学习算法和数百万条医疗记录...
但它没有心，林默涵。顾晓婷直视他的眼睛，它不懂恐惧，不懂希望，不懂一个母亲看到孩子生病时的绝望。这些情感因素影响着疾病的进程和治疗的效果。
情感是不可量化的主观体验，林默涵反驳道，科学需要客观数据。
那么告诉我，顾晓婷指向窗外，一个母亲正抱着孩子在候诊区等待，你能从标准医疗数据中看出她昨晚为了照顾发烧的孩子而彻夜未眠吗？能看出她因为付不起药费而产生的压力吗？这些都会影响治疗效果。
林默涵沉默了。他想起昨天那个被系统误诊的女孩病例，如果考虑到家庭环境和情感状态，或许结果会不同。
跟我来。顾晓婷突然拉住他的手，带他走出医疗中心。她的手掌温暖而有力，让林默涵想起大学时他们一起熬夜做项目的日子。
他们来到社区中心的一个小公园，顾晓婷从包里拿出一个奇怪的设备，像是耳机和眼镜的结合体。
这是我的发明，情感体验记录仪。她骄傲地介绍，它能捕捉使用者的生理反应、眼球运动、微表情，同时记录他们在特定情境下的主观描述。
林默涵接过设备，仔细检查。精巧的设计，但如何保证主观描述的客观性？
这就是关键突破。顾晓婷兴奋地说，我们不追求客观性，而是收集足够多的主观体验，从中寻找模式。一千个人描述的方式各不相同，但其中有可识别的规律。
她打开平板电脑，展示一组数据。看这个，慢性疼痛患者的描述模式与急性疼痛患者明显不同，这种差异在标准医疗数据中几乎无法体现，但在情感数据中清晰可见。
林默涵盯着那些数据曲线，内心震动。他从未想过从这个角度解决问题。
我收集了三个月的数据，顾晓婷继续说，初步结果显示，结合情感数据的诊断模型在复杂病例上的准确率提高了23%。
23%...林默涵喃喃重复，这个数字在医疗AI领域堪称突破。
阳光透过树叶斑驳地洒在顾晓婷脸上，她眼中闪烁着林默涵熟悉的光芒——那种对未知领域无畏探索的热情。他突然意识到，自己这些年埋头于算法和数据，却忽略了最重要的因素：人本身。
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