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报告厅里，灯光调暗，巨大的屏幕上展示着复杂的算法模型、数据流程图和临床验证结果。林墨作为主讲人，站在台上，用他那一贯冷静、逻辑严密的风格进行阐述。他详细介绍了他们开发的基于急诊电子病历实时数据流的分诊辅助系统，如何通过机器学习模型，快速识别出那些容易被忽视但实际危重风险很高的患者，以及这套系统在实际运行中如何与人工分诊结合，降低误判率，缩短危重患者的等待时间。
何建一凝神听着，越听越是心惊。这套系统的设计思路、所采用的技术、以及初步呈现出的效果，都代表着国际前沿水平。燕京医院虽然也在信息化建设，但差距是显而易见的。他注意到，在介绍到系统与临床工作流整合、以及医护人员接受度培训这部分时，林墨多次提到了江晓琪和B区团队所起到的关键作用。
林墨“江主任和她的团队，不仅提供了宝贵的临床需求输入，更在系统试运行阶段，带领全科人员克服了最初的抵触和不适应，通过精细化的流程再造和持续的质控反馈，使这套系统真正落地，并发挥了实效。上个月的数据显示，B区通过该系统早期识别的危重患者比例提高了15%，平均入院到首次关键干预时间缩短了8分钟。”
林墨的语气平静，但其中的肯定意味不言而喻。
随着林墨的讲述，屏幕上开始播放一些实际案例的模拟演示，以及医护人员使用的界面。江晓琪此时也走到了台侧，配合林墨的讲解，对一些临床操作细节进行了补充说明。她操作着演示界面，语言简洁，重点突出，与林墨的宏观阐述相得益彰。
江晓琪“这里需要特别注意，”
江晓琪指着屏幕上一条波动的曲线
江晓琪“系统会根据患者的生命体征、主诉关键词和初步检查结果，动态计算风险评分，并给出分层警示。但对于一些特殊人群，比如高龄、有多种基础病的患者，单纯依靠数据模型可能会有偏差。所以我们的分诊护士和一线医生，必须结合这个风险评分和自己的临床判断，进行二次评估。这也是我们培训的重点——人机结合，而非机器替代。”
她的补充，体现了深厚的临床功底和对“技术服务于人”的深刻理解。台下，不少安德森的医生频频点头。
介绍和演示环节结束，进入提问和讨论时间。燕京医院这边，刘慧敏、王子桥都提出了很有深度的问题，涉及数据安全、模型在不同人种间的适用性、以及长期运营成本等。林墨和江晓琪一一作答，气氛专业而热烈。
然而，就在讨论接近尾声时，一直沉默的徐梦瑶忽然举起了手。她的动作有些突兀，脸上带着一种刻意表现出来的、混合着质疑和不以为然的神情。
【未完待续…………】
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