采访继续进行,但在场的每一个人都知道,这段口述的高潮已经过去了。



那句关于勋章和饭菜的话,不需要任何铺垫和修饰,就已经是整部纪录片里最重的一锤。



采访结束之后,田岚在走廊里站了一会儿。



她给北京那边的总导演发了一条微信。



“结构要改,军方那一段必须放在纪录片的最后,作为收尾。”



“理由是什么?”



田岚打了几行字又删掉了,最后只发了一句话过去。



“因为他有一句话,能让观众哭着走出电影院。”



总导演秒回了两个字:发来。



田岚把采访中那句话原封不动地打了过去。



对面沉默了将近一分钟。



然后回了三个字:听你的。



……



采访结束之后的几天里,陆晨的工作节奏恢复了正常。



白天看诊、查房、带教、处理急诊,晚上整理论文数据。



算法开源的影响还在持续扩大。



每天都有新的医院完成部署,每天都有新的使用反馈涌进来。



陆晨在开源代码仓库的讨论区里,逐一回复了技术性的问题。



有的问题很基础,有的问题很深入。



但不管问题大小,他的回复都很认真,没有敷衍。



这一点让很多使用者非常意外。



一个写出了顶级算法的人,居然还会亲自下场逐条回复社区反馈。



代码仓库的星标数量在一周之内突破了三千。



这在医学领域的开源项目里,是一个现象级的数字。



与此同时,各中心反馈回来的临床验证数据也在不断累积。



陆晨每天晚上花两到三个小时,把这些数据整理、清洗、录入统计模型。



样本量在快速增长。



到了第五天,他手里已经有了超过二百例的多中心验证数据。



覆盖了脑动脉瘤、脑动静脉畸形、烟雾病等多种脑血管疾病类型。



算法在所有病种上的重建准确率均超过百分之九十七。



这个数字已经可以作为核心证据写进论文了。



周三晚上,陆晨在宿舍里写完了论文初稿的最后一段。



全文一万两千字,含十二张图、六张表和完整的算法流程描述。



他仔细地通读了一遍,修改了几处数据标注的格式。



然后把初稿发给了赵伯衡院士审阅。



同一天晚上,他把更新后的代码同步推送到了开源仓库。



这次更新主要是根据各中心的反馈优化了算法在低场强MRI设备上的适配性。



这意味着即使是基层医院使用的低端设备,也能跑通这个算法。



推送说明

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