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苏晓也附和道：“我之前做设计时，经常因为不了解用户需求反复修改，这次有赵宇帮忙对接医院，应该能少走很多弯路。”
团队正式启动开发后，第一个难题很快出现——医院的HIS系统数据格式不统一，有的用XML格式存储，有的用JSON，还有的是老式的数据库表结构，数据对接时经常出现字段不匹配的问题。
赵宇连续三天泡在市医院信息科，却只拿到了一小部分测试数据，回来后难免有些沮丧：“医院担心数据隐私，不愿意提供完整数据，而且不同科室的系统接口差异太大，对接难度比想象中高。”
贝微微没有慌，她想起之前管理中医馆时，遇到供应商中草药规格品质不统一的情况，当时她的解决办法是制定“统一收货标准”
，让不同供应商按标准供货。
于是，她提出了类似的思路：“我们可以开发一个‘数据适配中间件’，先将医院的异构数据转化为统一的JSON格式，再接入我们的系统。
至于数据隐私问题，我们可以用联邦学习的思路，让模型在医院本地训练，只获取模型参数，不触碰原始数据——这样既能解决数据对接问题，又能打消医院的顾虑。”
林舟立刻明白了这个思路的可行性：“我之前研究过联邦学习的框架，可以基于TensorFlowFederated进行改造，开发适配医疗数据的中间件。”
赵宇也松了口气：“我可以拿着这个方案再去和医院沟通，他们肯定会认可这种保护隐私的方式。”
接下来的两周，林舟牵头开发数据适配中间件，赵宇配合医院测试接口，贝微微则负责整体架构的把控。
中间遇到过几次接口超时的问题，贝微微借鉴诊所“高峰时段分流”
的经验，提出在中间件中加入“数据缓存+分时传输”
机制——非紧急数据先缓存到本地，凌晨医院系统负载低时再批量传输，有效解决了超时问题。
前端界面的开发也并非一帆风顺。
苏晓最初设计的界面过于美观，加入了很多动态特效，但在和医生沟通后发现，医生更在意操作效率，复杂的特效反而会影响使用。
比如，她原本在病变区域标注时加入了渐变色动画，医生反馈“动画延迟会耽误判断”
；她设计的多窗口切换需要点击三次才能完成，医生希望“一次点击就能看到所有关键数据”
。
苏晓有些挫败，贝微微却安慰她：“这就像超市的货架摆放，不是越好看越好，而是要让顾客能快速找到想要的商品。
我们得站在医生的角度思考，他们每天要处理几十份病例，界面必须‘极简高效’。”
她陪着苏晓一起去医院，观察医生的工作流程——看到医生习惯用快捷键操作，就建议在界面中加入自定义快捷键功能；看到医生经常需要对比不同时期的影像，就设计了“双屏同步滚动”
功能，让新旧影像可以实时对比。
经过多次调整，苏晓最终拿出了一套简洁实用的界面方案：左侧是患者基本信息栏，中间是影像展示区（支持手势缩放、病变区域一键标注），右侧是数据图表区（用折线图展示病情变化，用饼图展示病理指标占比），所有常用功能都可以通过快捷键调用，医生上手只需十分钟。
后端和前端的模块开发完成后，团队开始进行系统联调。
此时又出现了新的问题——当同时加载多份CT影像和病理报告时，系统会出现卡顿，甚至崩溃。
林舟排查后发现，是数据加载策略不合理，所有数据都在打开页面时一次性加载，导致内存占用过高。
贝微微想起超市“按需补货”
的模式——货架上只放当天需要的商品，库存不足时再及时补充。
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