紧接著，一条细细的、金黄色的虚拟安全隧道开始在胰腺后方与血管前方之间生成。
这条隧道并非直线，而是根据肿瘤侵犯的立体形态、血管的走向，计算出的一个最优的、蜿蜒但安全的分离层面。
隧道路径上，每隔几毫米就有一个发光的绿色圆点，代表可安全放置绕胰提带的支撑点。
同时，路径上某些位置变成了警示的红色段，旁边弹出文字提示：「此处粘连紧密，组织脆弱，建议钝性分离，力反馈阈值设定为5%）的区域。
最终，AI给出了它的推荐方案：在门静脉受侵的1.8厘米范围内，前1.2厘米尝试精细分离，使用特制的超细尖头超声刀或冷器械。
后0.6厘米因侵犯呈环周性且与血管内膜关系暖昧，建议行门静脉侧壁部分切除+人工血管补片修补。
光幕上，甚至模拟了补片修补的过程，缝合的针距、用线型号、张力范围都以数据形式悬浮显示。
「第五步：消化道重建，Child法。」
胰肠、胆肠、胃肠吻合的步骤被一一模拟。
在胰肠吻合环节，AI特别强调了患者胰腺质地偏硬（糖尿病病史）的情况，用动态的应力分析图显示不同吻合方式，导管对黏膜、套入式对脆硬胰腺组织的牵拉和压迫，最终推荐了改良的导管对黏膜吻合，并给出了具体的缝合顺序和打结力度建议，以最大限度地降低术后胰痿风险。
整个演示过程，大约持续了五分钟。
光幕上的影像、数据、路径、模拟操作，冷静、精确、毫无冗余，将一台预计需要6—
8小时的复杂手术，浓缩成了一段由光线和数据构成的、逻辑严密的解剖学与工程学解答。
它不提供灵感或临场应变，整个过程提供的是基于海量数据和物理模型计算出的、当前认知条件下的最优解框架。
和现在市面上常见的ai不同的是——平时的ai最愿意胡说八道，甚至会自己杜撰论文等等。
可是！
无人医院的ai展示的手术步骤，其中几个关键点却不是胡编乱造的，它的说法也让周静山，甚至让许老板眼前一亮。
的确是最好的方式。
不谋而合。
演示结束，光幕上的模型恢复静止，所有高亮和路径渐渐淡去，最后只留下那个半透明的三维人体，以及腹腔内那个依旧醒目的红黄交错区域。
AI语音平静总结。
「规划路径演示完毕。主要风险点已标注。本规划基于现有影像数据，术中需根据实际情况实时调整。是否加载至术中导航系统？」
「不需要。」罗浩回答道。
光幕缓缓消散，化作漫天飘落的光点，最终消失无踪。CT室的灯光恢复如常。
一片寂静。
周静山站在原地，感觉自己的后背不知何时已经沁出了一层薄汗。