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接下来几人重点讨论了题目算法。
这次比赛重点聚焦的是早期胰腺导管腺癌（PDAC）的精准筛查AI算法，目的是根据患者的临床数据排除其他隐患。
赛事组准备了中日韩7家顶级医院近十年的回顾性队列数据集，共包含12万例受试者，涵盖三大模态全量数据：影像丶检验和文本病例。
评审要求有三点：
1.在独立测试集阳性样本占比1.8%丶FPR（假阳性率）小于5%的前提下，筛查灵敏度要大于90%。
2.单例全流程推理在单张消费级显卡上耗时小于10秒。
3.可解释性模块必须符合《大夏胰腺癌早筛早诊指南》最新版循证医学规范，禁止黑箱模型输出。
对此蓝策提出了自己的看法。
「1.8%的阳性率，如果堆千亿参数的多模态大模型暴力拟合，很容易因为过拟合崩溃，而且十分浪费时间。」
「我觉得算法设计要以临床先验为核心约束，先锁死指南明确的胰腺癌高维特徵空间，再谈模型训练。」
卫临风点点头表示同意。
「那就不能只是简单的特徵拼接，必须做跨膜态生物标志物对齐，把影像的病灶强化特徵丶血检的时序变化特徵丶病例的高危因素特徵锚定到同一个临床发病逻辑上，避免模态间出现噪声干扰。」
「可解释性丶合规性和模型训练同步进行，用最高效率完成题目。」
四人很快明确了各自的分工，并立即开始按计划推进。
卫临风则是先一步进入作答区开始模型框架的搭建，他没有选择和全场其他队伍一样使用通用多模态大模型，而是依据自己之前比赛的记忆，搭建一套针对早筛场景定制的时序融合网络。
蓝策向赛事组申请了经过检查的特定笔记本，尽管被赛事组拆除了很多模块，里面的存储内容也几乎寥寥无几。
但好在笔记本提前配置好了代码环境和深度学习框架，赛事组也算是做了人事，蓝策可以直接上手搭建基于临床先验的多模态数据自动化处理链路。
在蓝策拿到笔记本的一瞬间，隔壁的队伍都懵了。
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