第57章策略

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    蓝策是第一个开始阅读手册的，却是最后一个放下的。
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    「怎么样有头绪了吗？」
    「差不多了，先听你说吧，毕竟你经验多一些。」
    蓝策和卫临风并没有因为决策人的位置争吵起来，反而蓝策愿意主动给卫临风打下手。
    有时候摆正自己的位置才能让事情推动得顺利一些。
    「那我就先说说我的理解。」
    卫临风一边对照着赛事手册，一边讲解着自己的比赛策略。
    作答区虽然只有一台计算机，并且最后提交算法也是以此为结果，但是每个参赛队伍的选手都可以向赛事组申请领取一台开发用的笔记本。
    笔记本经过赛事组的全面安检，无线丶蓝牙模块全部被物理拆除，外部的接口只能接入封闭区域网的网线，以此来杜绝作弊的可能性。
    赛事手册里虽然白纸黑字的写着禁止外部数据与设备导入，但却可以通过赛事组笔记本调用赛场封闭机房内的机架式伺服器阵列，也就是离线算力集群，以完成数据的处理。
    所以卫临风的思路十分简单清晰。
    先是根据题目设计出算法的结构和数据处理的策略。
    然后由他先一步去到作答区搭建模型架构，毕竟这一步是无论如何也节省不了时间的。
    而蓝策则是用笔记本先完成数据处理的算法，然后再到作答区接入赛事组给定的离线数据集进行数据处理同时帮助卫临风一同完善架构和进行训练。
    至于王东和苏瑜然则是需要在赛事组提供的资料下完成算法的可解释性设计丶临床合规校验丶伦理说明。
    由于是基于大夏的临床合规性，所以赛事组特定在酒店的某个会议室里临时搭建了一座小型图书馆。
    里面存放了有关大夏临床要求等一系列资料，从中找到自己需要的东西也是一项消耗巨大的工作。
    当然，这也是比赛的一部分。
    听完卫临风的策略讲述，其他几人都没有异议，不愧是比赛经验丰富的前辈，虽然是新型赛制，却在极短的时间里就想到了目前能想到的最佳方案。
    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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