在医疗AI实验室近期的实验中，我们把研究重点放在病理切片的初筛环节，而非直接给出诊断结论。实验目标是让模型承担“排序与分流”的辅助角色：对数字切片进行病变区域定位与可疑度打分，把高分切片优先推送给医生复核，低分切片进入抽检队列。
本阶段进展：
- 分级阈值调优。在内部回顾性数据集上，以医生复核结果为参照，将可疑度分为三档，并针对不同档位设置不同的复核优先级。实验发现，阈值放宽会明显增加医生工作量，收紧则漏检风险上升，实际部署需要按科室人力动态权衡。
- 复核队列设计。我们尝试把模型输出与切片扫描质量、染色批次信息一起纳入队列排序，减少因图像质量导致的无效复核。
下一步计划：接入真实工作流做静默运行，记录模型排序与医生实际关注顺序的差异，重点评估“单位复核时间内的有效发现率”这一指标，再决定是否进入小范围试用。
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