3转校生1（第2页）

鹤南弦点头致谢，接过材料，专注地翻阅起来。

他一目十行，捕捉关键信息，在脑中罗列整合。

正如赵文娟所说，这些材料虽然更厚，但核心线索依然匮乏。主要是一些官方鉴定机构出具的食品抽检报告，结果显示各项指标均在安全范围内，并未检测出异常成分。

不过，因为送检样品太多，还有一些菜品的lc-msms（质谱联用法）和hplc（高效液相色谱法）检测的结果没有出，现在也说不准。

举报信是匿名的，指向一家知名的高档酒楼，举报者声称酒楼在食材中“下药”。

但初步调查显示，没有食客出现身体不适，抽样化验也找不到证据。

案件调查似乎从一开始就走进了死胡同。

表面上看，这或许只是一起恶作剧或竞争对手的恶意举报，可以当作小事件处理。但涉及“食品安全”，每一位司法人员都不敢有丝毫懈怠。

民生无小事，再小也是大事。

鹤南弦面色沉凝，快速浏览完材料，抬起头，看向主位的赵文娟。

“赵检，麻烦您帮我申调全市所有零售药店近一年的销售数据。”

“好。”赵文娟点头，转身吩咐下去。

鹤南弦打开双肩背，取出笔记本电脑。

开机后，他神情严肃，修长的手指在键盘上快速敲击，调出“药物违规零售法律监督模型”，模型界面专业，包含了多种数据接口、分析模块和可视化图表选项。

技术部门的职员看到这个模型，先前存在的质疑瞬间被震惊取代。

外行看热闹，内行看门道。

他们深知构建这样一个高效、准确且贴合法律监督实践需求的数据分析模型需要多么深厚的专业知识储备和技术功底，这绝不是一般技术人员能够做到的。

技术的复杂度看起来不高，难点在于“适配”，这个模型需要业务规则、多源数据、应用场景的三重协同磨合。既要将模糊的监管条款（如“合理用药”“异常购买”）转化为可执行的技术逻辑，又要处理不同部门（药监、医保、平台）异构数据的格式差异、缺失问题与合规脱敏需求，还要适配线上线下多渠道的违规隐蔽性（如社交私域话术、线下台账造假），同时要平衡模型的精准度与可解释性，确保技术方案能对接执法流程、应对违规手法的动态变异。

技术人员想想各药店格式不一的台账和延迟的医保结算，便头疼不已。

老天爷，正常人谁会花几个月搞这种东西，嫌头发多吗？

不理解，但佩服！

“看这架构，这事儿看来有门了，说不定咱们今天真不用熬夜加班。”其中一人说。

几人面露喜色，黑眼圈都淡了不少。

没过十分钟，赵文娟派去的那位下属就回来了，手里拿着几张已经盖好公章的申请书。

这个效率高得惊人。

这一次，轮到鹤南弦惊讶了。

他了解检察机关的内部流程和审批环节。

通常情况下，即使是紧急的刑事案件，要申请调取涉及全市的敏感商业数据，走完所有审批程序，最快也需要3到7个工作日。

而现在，从提出要求到拿到盖好章的申请书，仅仅用了不到十分钟。

这个异常的速度只能说明一件事：赵文娟检察长在三天前刚接到匿名举报，就已经凭借敏锐的职业嗅觉和丰富的经验，预判到了案件的严重性和复杂性。她很可能在第一时间提升了案件的等级，向上级部门进行了详细汇报，并提前启动了数据调取的内部申请程序。上级部门在评估后，认为他们缺少一位能够对海量数据进行深度分析的专家，这才将鹤南弦紧急协调过来参与此事。

整个系统已经运转多时，鹤南弦的到来，是填补最后、也是最关键的一环。