采访继续进行，但在场的每一个人都知道，这段口述的高潮已经过去了。
那句关于勋章和饭菜的话，不需要任何铺垫和修饰，就已经是整部纪录片里最重的一锤。
采访结束之后，田岚在走廊里站了一会儿。
她给北京那边的总导演发了一条微信。
“结构要改，军方那一段必须放在纪录片的最后，作为收尾。”
“理由是什么？”
田岚打了几行字又删掉了，最后只发了一句话过去。
“因为他有一句话，能让观众哭着走出电影院。”
总导演秒回了两个字：发来。
田岚把采访中那句话原封不动地打了过去。
对面沉默了将近一分钟。
然后回了三个字：听你的。
……
采访结束之后的几天里，陆晨的工作节奏恢复了正常。
白天看诊、查房、带教、处理急诊，晚上整理论文数据。
算法开源的影响还在持续扩大。
每天都有新的医院完成部署，每天都有新的使用反馈涌进来。
陆晨在开源代码仓库的讨论区里，逐一回复了技术性的问题。
有的问题很基础，有的问题很深入。
但不管问题大小，他的回复都很认真，没有敷衍。
这一点让很多使用者非常意外。
一个写出了顶级算法的人，居然还会亲自下场逐条回复社区反馈。
代码仓库的星标数量在一周之内突破了三千。
这在医学领域的开源项目里，是一个现象级的数字。
与此同时，各中心反馈回来的临床验证数据也在不断累积。
陆晨每天晚上花两到三个小时，把这些数据整理、清洗、录入统计模型。
样本量在快速增长。
到了第五天，他手里已经有了超过二百例的多中心验证数据。
覆盖了脑动脉瘤、脑动静脉畸形、烟雾病等多种脑血管疾病类型。
算法在所有病种上的重建准确率均超过百分之九十七。
这个数字已经可以作为核心证据写进论文了。
周三晚上，陆晨在宿舍里写完了论文初稿的最后一段。
全文一万两千字，含十二张图、六张表和完整的算法流程描述。
他仔细地通读了一遍，修改了几处数据标注的格式。
然后把初稿发给了赵伯衡院士审阅。
同一天晚上，他把更新后的代码同步推送到了开源仓库。
这次更新主要是根据各中心的反馈优化了算法在低场强MRI设备上的适配性。
这意味着即使是基层医
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