在《医学影像AI辅助诊断系统》的近期实验中，我们把重心放在一个容易被忽略的环节：模型在单一中心验证集上表现稳定，换到基层医院的设备与扫描协议后，肺结节检出的假阳性明显上升，诱因多来自层厚差异、重建核不同与呼吸伪影。
本期进展：
- 数据侧：对三个来源的胸部CT做统一重采样与窗宽窗位归一，并把原始层厚作为模型输入特征之一，减少重采样带来的细节损失；
- 决策侧：弃用固定0.5阈值，改为按中心校准的阈值曲线，报告中给出置信度分档，医生可只复核中高置信度病灶。
在留出中心测试集上，结节级召回由0.86升至0.91，每例假阳性从4.2降到2.7，代价是推理耗时增加约12%。该结果仍属阶段性，样本量与病种覆盖有限。
下一步计划：接入放射科医生的修改记录，构建“AI提示—医生确认或否决”的反馈闭环，用于阈值再校准与困难样本挖掘；同时单独评估钙化、血管断面等易混淆类别的表现，避免总体指标掩盖局部缺陷。
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