面对部分传统派医生的保留态度，
我林寻、张宇和花瑶并没有气馁。
我们深知，任何创新的推行都不可能一帆风顺。接下来的几周，
我们利用休息时间，主动找到那些持有疑虑的医生，
耐心细致地解释平台的设计理念、技术保障以及潜在的社会效益。
“王主任，我们的平台并非要取代医生，而是作为医生的‘第二双眼睛’和‘超级大脑’，”
我林寻在一次科室内的型交流会上再次阐述，
“偏远地区的基层医生可能经验不足，我们的AI模型可以帮助他们进行初步筛查，识别高风险病例，
然后通过远程会诊系统，由我们医院的专家进行最终诊断和治疗方案的制定。
这是对现有医疗体系的补充和延伸，而不是颠覆。”
花瑶也补充道：
“我们会建立严格的病例筛选和专家审核机制，确保每一个通过平台诊断的病例都能得到最专业的指导。
而且，这对于我们积累不同地区、不同类型的先心病病例数据，
反哺AI模型的优化，也是非常有价值的。”
张宇则展示了初步的技术框架图：
“我们会采用目前最先进的加密技术，
确保数据在传输和存储过程中的绝对安全，完全符合国家相关法规要求。”
我们的真诚和专业，让一部分原本持怀疑态度的医生开始动摇，
虽然并未完全打消顾虑，但至少不再公开反对，而是表示“可以先看看试点效果”。
这种“保持态度”，对我林寻团队而言，已是不的进展。
不过，真正的硬仗，在张宇这边悄然打响。平台搭建的核心在于数据库，
这不仅需要整合医院内部现有的海量儿童先心病病例数据，包括影像资料、
病理报告、治疗方案和随访记录，还要考虑未来与基层医院对接后的数据流入和标准化问题。更重要的是，
医疗数据的敏感性，对安全防护提出了极高的要求。
“头都大了！”
张宇揉着布满血丝的眼睛，对着屏幕上密密麻麻的代码和数据结构唉声叹气。
不同科室、不同时期的数据格式五花八门，兼容性极差，
整合起来如同在混乱的线团中理出头绪。而数据安全防护，更是如履薄冰，
任何一个漏洞都可能导致灾难性的后果。
我林寻看着好友日渐憔悴的面容，拍了拍他的肩膀：
“需要‘AI启明’帮你做点什么？”
张宇苦笑：
“‘AI启明’能帮我写代码、建防火墙吗？”
我林寻笑了：
“它可以帮你快速检索最新的数据库架构论文、安全防护技术文献，
整理出最优方案供你参考。”
“那敢情好！”
接下来的日子里，张宇几乎住在了实验室。他日夜钻研，
屏幕上的代码流成了瀑布。“AI启明”则成了他最得力的助手，根据他的需求，
瞬间从浩如烟海的资料中筛选出关键信息，分析各种技术方案的优劣。
遇到瓶颈时，张宇就通过线上线下各种渠道，虚心请教计算机领域的行家，
有时为了一个技术细节，能和对方讨论到深夜。
他尝试了多种数据整合方案，从最初的人工清洗标注，到后来引入半自动化工具，
再到结合“AI启明”的自然语言处理和图像识别能力，
逐步提高数据标准化的效率和准确性。在数据安全方面，
他不仅采用了常规的加密算法，还引入了联邦学习的思路，
确保数据“可用不可见”，最大限度降低数据泄露的风险。
终于，在一个清晨，当第一缕阳光透过窗户照进实验室时，
张宇看着屏幕上显示的“数据整合完成，安全防护体系部署完毕”的提示，
长长地舒了一口气，脸上露出了疲惫但欣慰的笑容。他成功了！
数据库这个平台的“基石”，总算稳稳地立了起来。
“搞定了！”
张宇兴奋地给我林寻和花瑶发了消息。
正在医院跟着导师查房的我林寻看到消息，嘴角扬起一抹微笑。
花瑶则在图书馆查阅文献时，激动地差点跳起来。
平台建设的第一个大难关，被我们攻克了。但我们都清楚，这仅仅是开始，
前方还有更多的挑战在等待着我们，尤其是来自医院内部那些依旧持保留态度的声音，
以及未来平台推广时可能遇到的各种未知困难。
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