“Nova terra”在建筑能耗优化软件领域初步站稳脚跟，获得了一定的市场份额和行业认可。然而，就在公司业务稳步上升之时，宁宁和亚历克斯这对年轻的创始人，却做出了一个令团队和早期投资人都感到意外的战略决策——集中核心研发力量，进军一个全新的、更具挑战性的领域：人工智能医疗，具体方向是开发用于早期、罕见病筛查和辅助诊断的AI模型。
这个决策并非一时冲动，而是源于一次深刻的个人触动。
亚历克斯的母亲李婉柔，一位常年注重健康、生活精致的艺术史教授，在一次常规体检中，被发现血液中的几项指标存在极其微妙的异常。辗转多家医院，咨询了数位专家，都无法给出明确诊断，只能归结为“非特异性指标波动”，建议观察。这种悬而未决的担忧，如同阴云笼罩在陈家上空，也让亚历克斯和宁宁切身感受到了在面对复杂、隐匿性疾病时，现代医疗体系依然存在的盲区与无力感。
那段时间，亚历克斯查阅了大量医学文献，而宁宁则利用她的数据分析能力，试图从母亲过往的体检报告中寻找蛛丝马迹的规律。在这个过程中，他们发现，许多罕见病或疾病早期，其生理指征的变化往往是多维、微弱且非线性的，容易被常规的单指标阈值判断所忽略，或者因医生个人经验所限而难以关联。
一个想法在两人深夜讨论时迸发出来。
“宁，记得我们做能耗优化时用到的多源数据融合和动态模式识别算法吗？”亚历克斯眼中闪烁着技术狂人特有的光芒，“如果我们将类似的思路应用于医疗数据——整合基因组、蛋白质组、代谢组、临床影像乃至日常穿戴设备数据，用更强大的AI模型去挖掘其中人类难以直观发现的早期预警信号……”
宁宁立刻被这个想法吸引：“这就像是在庞大的生物数据海洋里，寻找那些预示风暴的、特定的‘浪花’组合！环境数据建模和生物数据建模，在底层逻辑上有相通之处！而且，如果能提早哪怕几个月发现疾病征兆，意义将是巨大的！”
这个构想让他们兴奋不已，但也深知其中的艰难。医疗领域壁垒高，法规严格，数据获取困难，且容错率极低，远非他们熟悉的能源软件领域可比。
然而，那种用技术去解决真实痛点、可能造福无数病患的强烈使命感，驱使他们决心一试。他们再次展现出“白手起家”时的魄力，顶住内部和外部的压力，毅然将公司战略重心转向。
新的征程布满荆棘。首要难题是数据。医疗数据涉及隐私和安全，获取合法、合规、高质量且标注清晰的数据集难如登天。他们不得不花费大量时间精力，与多家研究型医院和生物样本库进行艰苦的谈判与合作，建立严格的数据脱敏和使用协议。
技术挑战更是空前。生物系统的复杂性远超物理系统，变量更多，噪声更大，因果关系更模糊。他们原有的算法模型需要彻底重构。宁宁带领的生物信息学团队（她自学并招募了相关人才）与亚历克斯领导的技术开发团队，开始了夜以继日的攻坚。实验室里堆满了医学文献，白板上画满了复杂的算法流程图和生物通路图。
期间，他们遭遇了无数次失败。模型在训练集上表现良好，一到验证集就准确率骤降；好不容易提升的灵敏度，总是伴随着误报率的飙升。资金再次变得紧张，新的投资人对于他们突然转向高风险、长周期的医疗AI领域持谨慎态度。团队内部也出现了质疑的声音，认为他们过于冒险，应该专注于已经看到回报的能源软件。
在最困难的时刻，是亚历克斯母亲那悬而未决的病情，成为了支撑他们坚持下去的最大动力。他们将对亲人的担忧，化作了攻克技术难关的无穷力量。
转机在一次偶然的数据清洗中被宁宁发现。她注意到，当引入一部分来自可穿戴设备的、长期连续的生理节律数据作为辅助特征时，模型对某种特定血液指标异常模式的识别稳定性有了细微提升。这个发现启发了团队，他们开始尝试构建一个更宏大的、融合了静态检测与动态监测数据的多模态学习框架。
经过长达一年半近乎偏执的迭代优化，他们的新一代AI模型——“Novamed Scout”初具雏形。在一个由合作医院提供的、经过严格脱敏的早期胰腺癌风险筛查盲测中，“Novamed Scout”模型在特异性保持高水平的前提下，对早期病变的灵敏度达到了令人震惊的百分之八十五，远超现有临床常规方法！
当盲测结果揭晓时，整个“Nova terra”团队沸腾了！这意味着，他们的技术路径是可行的，他们真的有可能为那些沉默的、致命的疾病，提供一个更早发现的机会。
消息不胫而走，开始在医疗投资圈和学术界引起震动。之前持观望态度的风投再次主动找上门来，估值大幅提升。权威医学期刊向他们发出了论文邀约。
站在新的起点上，宁宁和亚历克斯相视一笑，眼中充满了疲惫却更显坚定的光芒。他们知道，这只是漫长征程的第一步，前方还有严格的临床验证、法规审批和商业化落地的重重关卡。
但这一次，他们不再仅仅是“白手起家”的创业者，更是肩负着用技术守护生命健康的探索者。在人工智能医疗这个全新的领域里，他们正用自己独特的方式，书写着属于他们这一代人的创新故事。这份事业，不仅关乎商业成功，更关乎对生命的敬畏与责任，其意义，远比优化一栋建筑的能耗，要深远和厚重得多。
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