梁遠清解釋道：“傳統中醫診脈依賴醫生的手感，數據主觀性較強。而數字化需要建立‘标準化脈象’，但不同醫生對脈象的描述存在差異，因此很難形成統一的數據庫。”

顧然若有所思：“如果能讓 AI 結合多個醫生的診斷數據，找出其中的共性，或許能減少主觀誤差？”

梁遠清眼中閃過一絲興趣：“這個思路倒是可以試試。”

在梁遠清團隊的支持下，顧然的研究方向再次拓展——

新增脈象數據采集：通過傳感器記錄志願者的脈搏波形，讓 AI 訓練識别不同體質的脈象特征。

優化 AI 體質測量模型：在原有 HRV、舌象等指标基礎上，加入脈象分析，提高整體預測精度。

驗證“體質影響藥效”的假設：研究不同體質的患者在服用抗凝藥物時的療效差異，找出其中的模式。

“如果這個實驗成功，我們就能讓‘體質’成為精準醫學的一部分，而不僅僅是經驗理論。”顧然總結道。

蘇靜笑了笑：“你從一開始的懷疑者，變成了探索者。”

顧然輕輕一笑，目光堅定：“科學的意義，不就是發現未知，并嘗試解釋它嗎？”