2015年春，庆大校园里的玉兰花竞相绽放，微风拂过，花瓣落在计算机系实验室的窗台上。贝微微坐在工位前，指尖在键盘上快速敲击，屏幕上显示的却不是常规的代码界面，而是一份详细的“医疗数据可视化系统开发计划书”。
自从上次在跨年级学术讲座上与肖奈交流后，贝微微对医疗AI的落地路径有了更清晰的认知——单纯的诊断模型只能给医生提供参考，若想让技术真正融入临床流程，还需要一套能将复杂数据转化为首观图表的可视化系统。比如，将患者的CT影像、病理报告、病史数据整合在一起，用动态热力图标注病变区域，用时间轴展示病情变化，这样才能帮助医生更高效地做出判断。
但开发这样一套系统，仅凭她一人之力远远不够。数据对接需要熟悉医院信息系统（HIS）的工程师，界面设计需要兼顾医生操作习惯的UIUX设计师，后端架构则需要擅长分布式计算的技术人员。于是，贝微微决定组建一支小型技术团队，将自己的想法落地。
组建团队的过程比想象中顺利。贝微微先是在系里的新生技术群里发布了招募信息，明确团队目标是“开发医疗数据可视化系统，侧重临床实用性”，并附上了自己之前做的肺炎诊断模型成果。不到一周，就有三位同学主动联系她——
-林舟，大一计算机系学生，擅长后端开发，曾独立搭建过小型电商网站的服务器架构，对分布式数据处理有深入研究；
-苏晓，大二数字媒体技术专业学生，主修UIUX设计，之前参与过校园APP的界面优化，对医疗类产品的交互逻辑有一定了解；
-赵宇，大一生物医学工程专业学生，熟悉医院数据标准（如HL7FHIR），能协助完成医疗数据的对接与清洗。
第一次团队会议，贝微微选在了实验室旁边的会议室。她没有首接分配任务，而是先拿出一份“团队运营手册”，上面详细写着“分工细则”“沟通机制”“问题解决流程”等内容。这份手册的灵感，源自她穿越前管理“小巷人家”中医馆的经验——当时她就是靠明确的分工和高效的沟通，解决了员工协作混乱、库存管理无序等问题，如今正好将这套经验迁移到技术团队运营中。
“我们的核心目标是做出医生能用、爱用的系统，所以每个环节都要兼顾技术可行性和临床实用性。”贝微微将手册分发给三人，语气坚定，“林舟负责后端架构，重点解决多源医疗数据的实时接入与存储；苏晓负责前端界面，要调研医生的操作习惯，确保界面简洁易用；赵宇负责数据对接，协调医院方面提供测试数据，并完成数据清洗与标准化。”
她顿了顿，补充道：“每周三晚上我们召开进度会，每个人汇报自己的任务进展和遇到的问题；平时沟通用线上文档协作，重要问题随时开短会讨论，避免信息滞后。就像管理小店库存一样，我们要清楚每个环节的‘库存’——也就是任务进度，才能避免最后出纰漏。”
林舟看着手册上清晰的分工表，忍不住点头：“之前我参加过其他团队，总是因为分工模糊导致效率低下，这份手册太实用了。”苏晓也附和道：“我之前做设计时，经常因为不了解用户需求反复修改，这次有赵宇帮忙对接医院，应该能少走很多弯路。”
团队正式启动开发后，第一个难题很快出现——医院的HIS系统数据格式不统一，有的用XML格式存储，有的用JSON，还有的是老式的数据库表结构，数据对接时经常出现字段不匹配的问题。赵宇连续三天泡在市医院信息科，却只拿到了一小部分测试数据，回来后难免有些沮丧：“医院担心数据隐私，不愿意提供完整数据，而且不同科室的系统接口差异太大，对接难度比想象中高。”
贝微微没有慌，她想起之前管理中医馆时，遇到供应商中草药规格品质不统一的情况，当时她的解决办法是制定“统一收货标准”，让不同供应商按标准供货。于是，她提出了类似的思路：“我们可以开发一个‘数据适配中间件’，先将医院的异构数据转化为统一的JSON格式，再接入我们的系统。至于数据隐私问题，我们可以用联邦学习的思路，让模型在医院本地训练，只获取模型参数，不触碰原始数据——这样既能解决数据对接问题，又能打消医院的顾虑。”
林舟立刻明白了这个思路的可行性：“我之前研究过联邦学习的框架，可以基于TensorFlowFederated进行改造，开发适配医疗数据的中间件。”赵宇也松了口气：“我可以拿着这个方案再去和医院沟通，他们肯定会认可这种保护隐私的方式。”
接下来的两周，林舟牵头开发数据适配中间件，赵宇配合医院测试接口，贝微微则负责整体架构的把控。中间遇到过几次接口超时的问题，贝微微借鉴诊所“高峰时段分流”的经验，提出在中间件中加入“数据缓存+分时传输”机制——非紧急数据先缓存到本地，凌晨医院系统负载低时再批量传输，有效解决了超时问题。
前端界面的开发也并非一帆风顺。苏晓最初设计的界面过于美观，加入了很多动态特效，但在和医生沟通后发现，医生更在意操作效率，复杂的特效反而会影响使用。比如，她原本在病变区域标注时加入了渐变色动画，医生反馈“动画延迟会耽误判断”；她设计的多窗口切换需要点击三次才能完成，医生希望“一次点击就能看到所有关键数据”。
苏晓有些挫败，贝微微却安慰她：“这就像超市的货架摆放，不是越好看越好，而是要让顾客能快速找到想要的商品。我们得站在医生的角度思考，他们每天要处理几十份病例，界面必须‘极简高效’。”她陪着苏晓一起去医院，观察医生的工作流程——看到医生习惯用快捷键操作，就建议在界面中加入自定义快捷键功能；看到医生经常需要对比不同时期的影像，就设计了“双屏同步滚动”功能，让新旧影像可以实时对比。
经过多次调整，苏晓最终拿出了一套简洁实用的界面方案：左侧是患者基本信息栏，中间是影像展示区（支持手势缩放、病变区域一键标注），右侧是数据图表区（用折线图展示病情变化，用饼图展示病理指标占比），所有常用功能都可以通过快捷键调用，医生上手只需十分钟。
后端和前端的模块开发完成后，团队开始进行系统联调。此时又出现了新的问题——当同时加载多份CT影像和病理报告时，系统会出现卡顿，甚至崩溃。林舟排查后发现，是数据加载策略不合理，所有数据都在打开页面时一次性加载，导致内存占用过高。
贝微微想起超市“按需补货”的模式——货架上只放当天需要的商品，库存不足时再及时补充。她提出“按需加载”的优化方案：页面打开时只加载缩略图和关键数据，医生点击某份影像或报告时，再实时加载高清内容；同时，对不常用的历史数据进行压缩存储，需要时再解压——就像超市把滞销商品存到仓库，需要时再上架一样。
林舟按照这个思路优化后，系统卡顿问题彻底解决。测试显示，打开包含10份影像和5份报告的患者档案，加载时间从原来的20秒缩短到3秒，内存占用减少了60%。
经过两个多月的开发，医疗数据可视化系统的原型终于完成。贝微微带着团队，将系统demo带到市医院影像科进行演示。当医生看到屏幕上清晰的病变热力图、实时同步的病理数据，以及一键生成的病情分析报告时，都露出了惊讶的表情。
影像科主任亲自上手操作，用快捷键标注病变区域，双屏对比新旧影像，不到五分钟就完成了一份复杂病例的分析。他忍不住称赞：“这个系统太实用了！之前我们分析一份病例需要半小时，现在十分钟就能完成，而且数据展示得很首观，能帮我们节省很多时间。”
医院信息科的负责人也对系统的隐私保护方案表示认可：“你们解决了我们最担心的数据安全问题，后续我们可以提供更多测试数据，支持你们进行系统升级。”
演示结束后，医院与团队签订了“技术合作意向书”，约定后续共同优化系统，逐步在影像科、呼吸科进行试点。走出医院时，团队成员都很兴奋，林舟激动地说：“没想到我们真的做出了能落地的系统，这比在课堂上学到的知识有用多了！”苏晓也笑着说：“以后我设计产品，再也不会只追求美观了，实用性才是第一位。”
贝微微看着团队成员的笑脸，心里也充满了成就感。她知道，这个系统原型只是一个开始，后续还需要优化模型准确率、扩展更多科室的适配、完善数据安全机制，但至少，她己经迈出了“技术助力医疗”的第一步。
回到学校的路上，贝微微路过图书馆，看到肖奈正和团队成员讨论游戏开发的事情。两人目光短暂交汇，肖奈似乎从她和团队成员的表情中看出了进展，微微颔首；贝微微也点头回应，没有过多交流。但这一次，她的心里多了一丝笃定——不管是肖奈专注的游戏领域，还是她深耕的医疗AI领域，只要坚持自己的目标，专注做好每一件事，就一定能在各自的赛道上做出成绩。
晚上，贝微微坐在自己的计算机房里，修改着系统的优化方案。屏幕上的代码一行行滚动，旁边的笔记本上写满了医院提出的改进建议。她想起穿越前在小巷人家的日子，想起那些为了中医馆运营熬夜制定方案的夜晚，突然觉得，不管是管理中医馆，还是开发医疗系统，核心都是一样的——找到问题的本质，用务实的方法解决，用专注的态度坚持。
窗外的月光透过玻璃洒在桌面上，贝微微伸了个懒腰，打开项目管理文档，在“下一步计划”里写下：“1。优化影像标注算法，提升准确率至98%；2。对接呼吸科数据，扩展系统适用场景；3。申请医疗AI专项基金，支撑系统迭代。”
她知道，这条路还很长，但只要一步一个脚印，终会看到成果。而她组建的这支小团队，就像一颗种子，在庆大的土壤里生根发芽，未来必将长成参天大树，为医疗AI领域带来更多可能。