第五十八章
方教授寄来的硬盘是一周后到的。
包裹用顺丰快递，牛皮纸信封里裹着两层气泡膜，拆开之后是一块黑色的移动硬盘，巴掌大小，塑料外壳上贴着一张白色标签，标签上用马克笔写着“流调数据——脱敏处理”。硬盘拿在手里沉甸甸的，微微发凉，像一块刚从河底捞上来的鹅卵石。陈默把硬盘握在手心里，站了很久。他已经很久没有碰过硬盘了——上一次是什么时候？好像是三年前，在成行科技的机房里，他把服务器硬盘一块一块地拆下来，贴好标签，装箱，看着搬家公司的工人把它们搬走。那些硬盘里装着他从2003年到2010年写的每一行代码、每一个架构图、每一份技术文档。他以为这辈子不会再碰了。
毛坯房里没有电脑。他那台笔记本电脑两年前就卖掉了。赵磊听说他在找电脑，第二天抱了一台旧的来，ThinkPad，外壳磨得发亮，键盘上的字母有几个已经磨没了，但开机的时候屏幕亮得很稳，风扇转起来的声音很轻，像一只老猫在打呼噜。赵磊把电脑放在折叠桌上，又从背包里掏出一根网线、一个旧鼠标、和一张从公司顺来的电脑椅——不是新的，人造革面裂了好几道口子，坐上去咯吱响，但比折叠椅强一百倍。
“机房的服务器你随时来用，”赵磊说，“晚上没人，你随便跑。电费算我的。”他说完就走了，没等陈默说谢谢。他从来不等。
陈默把硬盘接上电脑。打开之后，里面是几十万个文件夹，按年份、地区、医院分类，每一个文件夹里装着患者的病历数据——不是姓名和身份证号，那些已经脱敏处理了，只剩下代码和数字：年龄、性别、首次就诊时间、主诉、SCL-90量表得分、HAMD量表得分、PHQ-9量表得分、用药记录、复诊记录、住院记录、出院记录。几十万条数据，每一条都是一段沉默的、不被听见的呼救声。
他盯着屏幕看了很久。光标在第一个文件夹上闪动着，一明一灭，像一颗犹豫的心跳。
然后他把袖子卷起来，开始写第一行代码。
那个冬天，他住在了方教授的研究室里。
方教授在北医六院后面有一间旧办公室，十几平米，窗户朝北，终年不见太阳，暖气烧得半死不活，坐在里面超过两小时就得裹上军大衣。但他给了陈默一把钥匙，说“你什么时候来都行”。办公室里堆满了精神病学的专业书和过期期刊，书脊上的烫金字已经暗淡了，纸张散发出一种旧书店里特有的微酸气味，混着暖气片烤灰尘的焦味。墙上贴着一张巨大的脑部结构图，额叶、颞叶、海马体、杏仁核，每一个区域都标着密密麻麻的注释，有些是印刷体，有些是手写的，字迹很潦草，圆珠笔的墨迹已经洇开了。
陈默白天在研究所里跟方教授的团队开会，听精神科医生讲诊断标准，听流行病学专家讲数据采集方法，听心理学研究生讲量表设计的统计学原理。他以前以为抑郁症就是“心情不好”，现在他知道了——不是“心情不好”，是大脑的神经递质代谢出了问题，是海马体的体积在缩小，是前额叶皮层的血流量在下降。它不是性格缺陷，不是意志薄弱，不是“想开点”就能解决的。它是一种病。和高血压一样，和糖尿病一样，是写在基因里、刻在神经回路里、可以被诊断、可以被治疗、可以被控制的病。
晚上，他就回到那间旧办公室，打开电脑，开始写代码。键盘声在深夜的研究所走廊里回荡，噼里啪啦的，像一场永不结束的暴雨。他又回到了2003年那个雪夜的状态——一个人，一盏灯，一台电脑，一个难题。但这一次不一样。这一次他不是在修一个建材厂的工资系统，不是在做物流园的调度算法，不是在写供应链金融的风控模型。这一次，他要从几十万条病历数据里，找到那些没有被看见的人。
核心问题比预想的难得多。抑郁症的早期症状极其隐蔽，很多患者的主诉是“睡不好”、“吃不下”、“浑身没劲”，这些症状和几十种常见病重叠，甚至和单纯的疲劳、压力、情绪波动重叠。传统筛查依赖PHQ-9量表，九个问题，患者自评，优点是简单，缺点是太简单——重度患者可能已经失去填表的动力，而早期患者可能根本不觉得自己需要填表。
“我们真正需要的是被动筛查。”方教授在一次深夜讨论中说。他坐在陈默对面的椅子上，白大褂的袖口沾着一块咖啡渍，大概是白天门诊时溅上的。他用手指敲着桌上那本《诊断学》的封面，指节叩击硬皮书壳的声音沉闷而急促。“不是等患者主动来求助。而是在他挂号的时候、在他拿药的时候、在他因为‘失眠’看全科医生的时候，系统能自动识别出风险。”
“那就需要多维度的特征工程。”陈默盯着屏幕上密密麻麻的代码行，声音沙哑——他已经连续三天没有睡超过四个小时了，“不只用量表分数，还要看就诊频率、用药变化、症状描述的语义分析、甚至挂号时间的规律性。”
“你能做？”
“能。但需要更多数据。”
方教授把眼镜摘下来，用白大褂下摆擦了擦。镜片在日光灯下反着光，看不见他的表情。过了好一会儿，他说了一句话：“我有十万份住院病历的原始记录，还没脱敏。按规矩不能给你。但如果你签一份保密协议——”
“我签。”
协议签好的那天晚上，陈默拿到了那批数据。十万份住院病历，每份都有完整的病程记录——医生写的，护士写的，家属写的，还有极少数，是患者自己写的。他花了一整夜把那些文本导入自然语言处理模型，提取关键词，构建语义网络。凌晨四点半，他跑完了第一版算法的测试集，结果弹出来的那一刻，他手里的杯子掉在了地上。
搪瓷杯，沈禾给他带的，杯底已经摔过一次了，这次彻底裂了。水洒了一地，泡软了地上散落的打印纸。他没有弯腰去捡。他盯着屏幕上那几个数字——准确率，89.7%。还不错。但不是他想要的。89.7%意味着，每十个真正有风险的人里，有一个会被漏掉。而那个人可能是某个家庭的独生子，某个女人的丈夫，某个每天早上背着书包上学的孩子。