县医院地下室的电脑屏幕上，“儿童常见病 AI 模型” 的测试数据停在 75%—— 这是林晓团队连续加班一周的结果，却始终卡在瓶颈。周涛揉着发红的眼睛，把手里的病历册摔在桌上：“农村儿童病历就 300 份，还全是普通感冒，连个‘肺炎合并心衰’的案例都没有！没有足够数据，模型根本优化不了，总不能拿孩子当试验品吧？”
林晓看着屏幕上 “准确率 75%” 的红色数字，心里也着急。农村留守儿童占全县儿童总数的 60%，大多跟着老人生活，感冒发烧了常被耽误成肺炎。团队想做专门的儿童 AI 模型，可数据不足成了死结。
“对了，李伯！” 林晓突然想起之前的事 —— 儿科有个留守儿童被 AI 误诊为普通感冒，是李伯靠 “手心发热、舌苔黄厚” 的中医特征，查出是遗传性代谢病。她立刻抓起外套：“我们去找李伯，说不定他有办法！”
李伯家的小院里，晒着刚采收的草药。听林晓说明来意，老人转身进屋，抱出一个褪色的蓝布包，里面是几本泛黄的笔记本：“这是我 50 年的儿童中医诊疗笔记，里面记了 200 多例农村儿童常见病，还有‘症状关联’，你们看看能不能用。”
林晓翻开笔记本，娟秀的字迹里藏着大学问：“儿童感冒伴手心发热，多是积食引起，不是普通风寒，得用山楂麦芽煮水消食；流黄涕加咽喉红肿，是风热感冒，要加金银花……” 每一条都标注着 “症状组合 - 病种 - 调理方法”，比医院的病历还详细。
“AI 缺数据，可中医有‘辨证逻辑’啊！” 李伯坐在小板凳上，指着笔记说，“你们把这些逻辑放进模型，比如‘舌苔薄白 + 流清涕 = 风寒感冒’，‘舌苔黄厚 + 口臭 = 积食感冒’，就算数据少，靠这些特征组合，也能补准确率。”
林晓茅塞顿开，立刻召集团队开会。周涛按着李伯的思路，把中医辨证逻辑转化为 AI 能识别的规则：“手心发热” 对应 “积食概率 + 30%”，“咽喉红肿” 对应 “风热概率 + 25%”，还加了 “留守儿童风险标签”—— 只要病历标注 “长期跟祖辈生活”，系统就优先识别 “卫生习惯相关疾病”。
优化模型的那两天，李伯也常来地下室帮忙。看到系统把 “舌苔黄厚 + 手心发热” 的案例准确判定为 “积食感冒”，老人笑得眼睛眯成一条缝：“你看，这就对了！农村孩子的病，跟城里娃不一样，得靠这些土办法认。”
用 50 份新收集的儿童病历测试时，林晓的心跳得飞快。当最后一份 “肺炎合并积食” 的病历被准确识别，准确率显示 86% 时，周涛激动地抱了抱林晓：“成了！李伯的中医智慧，真把数据缺口补上了！”
儿童 AI 模型很快在邻县两家县医院落地。上线第三天，林晓就接到一位留守儿童家长的感谢电话：“林医生，太谢谢你们了！我家娃发烧，之前去市里医院排队要半天，这次在县医院用 AI 查，说是积食感冒，医生按这个方向开了药，两天就好了，不用再折腾孩子了！”
林晓把这个案例整理成报告，发给省卫健委。没想到当天下午就收到回复：“你们的儿童模型解决了留守儿童就医难的问题，准备纳入‘农村留守儿童医疗保障项目’，再追加 50 万研发经费，支持你们收集更多儿童病历，优化模型。”
张建国拿着卫健委的回复，笑着走进地下室：“老院长要是知道，肯定会高兴。他当年就常说，中医是基层医疗的宝贝，能帮到更多孩子。”
林晓看着桌上李伯的笔记本，突然想起第一次见老人的场景 —— 他拄着拐杖，从布包里掏出老院长的病历，眼里满是期待。现在，老院长和李伯的心愿，终于在他们手里慢慢实现。
“我们还要收集更多病历，把模型做得更准。” 林晓翻着儿童模型的优化计划，“还要加‘生长发育评估’功能，农村孩子营养不均衡，AI 能提醒家长及时补充营养，从源头减少疾病。”
周涛点点头，打开电脑开始整理新的需求：“我这就设计‘生长发育特征’的标注模板，结合李伯笔记里的‘儿童脾胃调理’知识，让模型更贴合农村孩子的需求。”
窗外的阳光透过窗户，落在李伯的笔记本上。林晓轻轻抚摸着泛黄的纸页，心里满是温暖。她知道，儿童 AI 模型的研发只是开始，未来还有更多基层医疗的难题等着他们解决，但只要像老院长和李伯那样，守住 “服务基层” 的初心，再难的路也能走下去。