看。”

刘院长接过材料，翻了几页，表情从轻松变成了认真，又从认真变成了凝重。他看得很快，但每一页都翻来覆去地看了好几遍，时不时抬头看秦平安一眼，眼神里带着审视和惊讶。

“这份方案，”刘院长看完最后一页，把材料放在桌上，手指轻轻敲着封面，“是你自己做的？”

“我提出了核心思路，信息科的王工和高鹏医生帮我完善了技术细节。”秦平安如实回答。

刘院长沉默了片刻，然后缓缓说：“这套方案，思路很超前。人脸识别三验证、ai初筛导诊――全国还没有哪家医院做到这个程度。技术上可行吗？成本高不高？患者接受度怎么样？这些都是问题。”

“技术上是可行的。”秦平安早有准备，“人脸识别技术现在已经很成熟了，成本也在可控范围内。ai初筛部分，我可以利用我的病例库数据来训练模型，不需要额外采购。最大的挑战可能是患者的接受度――有人会觉得流程太复杂，有人会担心隐私泄露。但这些都可以通过宣传引导和人工协助来解决。”

刘院长点了点头，又摇了摇头：“长痛不如短痛。公平公正，是医疗的底线。不能让老百姓看个病，还得先过黄牛这一关。平安，你的方案，我原则上同意。”

他拿起桌上的内线电话，拨了几个号码：“老陈、张科长、李主任，来我办公室开个短会。对，就现在，有重要事情。”

不到十分钟，陈副院长、医务科张科长、信息科李主任（王工的上级）、门诊部赵主任、宣传科孙科长都到了。会议室不大，坐得满满当当。

刘院长把秦平安的方案分发给大家，开门见山：“平安提了一个打击黄牛、改革挂号系统的方案。大家看看，有什么意见。”

会议室里安静了大约十分钟，只有翻纸的声音和偶尔的咳嗽声。

信息科李主任第一个开口，语气里带着抑制不住的兴奋：“从技术角度看，这套方案完全可行！人脸识别我们有现成的接口，ai初筛虽然需要开发，但数据基础是现成的。如果能上线，绝对能从根本上杜绝黄牛。我只有一个担心――并发量。放号瞬间几万个请求同时涌进来，服务器扛不扛得住？”

“服务器扩容。”刘院长一锤定音。

门诊部赵主任提出了另一个问题：“流程会不会太复杂了？尤其是老年人，人脸识别、ai问答，他们搞不懂怎么办？”

秦平安接过话头：“赵主任说得对，老年人确实是个需要特别关注的群体。我的建议是，在自助机旁和挂号窗口设置专门的人工协助岗，由志愿者或者护士帮助老年人完成操作。另外，可以开通家属代挂号通道――子女可以在自己的手机上绑定父母的信息，代为预约。人脸识别可以改为‘就诊时现场核验’，预约阶段不需要人脸。”

陈副院长考虑得更全面：“这个方案动了黄牛的蛋糕，他们一定会想方设法找漏洞、搞破坏。我们需要做好应对预案。另外，舆论上也可能有不同声音――有人会说医院‘搞花架子’、‘为难患者’，宣传科要提前准备好解释材料。”

大家你一我一语，讨论了将近两个小时。方案在讨论中不断完善，细节越来越清晰，可行性越来越强。

最终，刘院长拍板：“就按平安的方案办！信息科负责技术开发和系统上线，门诊部和宣传科负责患者引导和宣传解释，医务科和保卫科负责异常情况的处置。各部门全力配合，尽快上线新系统！平安，你来担任这个项目的总顾问，技术上的问题，以你的意见为准。”

秦平安站起来，郑重地点了点头：“谢谢刘院长，谢谢各位。我一定尽全力，让号源回到真正需要的患者手中。”

散会后，秦平安没有休息，直接去了信息科。

接下来的半个月，他几乎住在了信息科。白天出门诊、处理病房事务，晚上就和信息科的工程师们一起调试系统、训练ai模型。

“岐黄”病例库中的数十万份真实病例数据，被用来训练那个用于初筛分流的ai问答模型。秦平安和高鹏花了整整一周时间，梳理出三百多个常见症状的关键词、四百多种常见病的典型表现、以及一百多个需要紧急处理的危险信号。ai模型根据这些数据，学会了判断一个患者的主诉是否属于急重症、是否符合秦平安的专长范围、是否可以在普通门诊解决。

人脸识别系统也进入了调试阶段。信息科的工程师们搭建了三套验证环境――预约时、取号时、就诊时，三个节点的人脸比对算法略有不同，但核心逻辑一致：活体检测+特征比对，确保是真人、是本人。

新系统上线前的最后一个周末，秦平安和整个团队进行了一次全流程模拟测试。从身份录入、人脸绑定，到在线预约、ai问答，再到现场取号、人脸验证，最后到诊室就诊