顧然坐在實驗室的電腦前，盯着屏幕上的代碼與數據分析模型。自從上次與秦老交流後，他逐漸意識到，如果想讓“體質”成為精準醫學的一部分，就必須找到科學化的測量方式。

目前，他們已經整理了初步的數據來源：

HRV（心率變異性）、睡眠質量、基礎代謝率——來自智能監測設備。

脈象、舌象、面色分析——和衡堂提供的臨床記錄。

實驗室藥物代謝數據——公司已有的抗凝藥物研究數據庫。

但問題是，如何将這些數據标準化，并整合進一個AI系統中？

“體質不像基因序列，無法簡單地用‘陽虛’‘陰虛’這樣的标簽去定義，我們需要一個更精細化的分類标準。”數據科學家李思源說道。

顧然點點頭：“我們可以先用無監督學習（unsupervised learning）算法，讓AI自己找到數據之間的聯系，再通過臨床數據驗證它的可靠性。”

“這意味着，我們要先建立一個初步的體質模型？”王倩問道。

“是的，”顧然解釋道，“我們可以借鑒已有的生理數據分類方法，比如心血管健康評分體系，然後看看AI是否能發現類似的模式。”

團隊開始分工，顧然負責核心算法，李思源整理數據，王倩則研究現有的醫學文獻，嘗試找到體質測量的客觀指标。

幾天後，第一批數據分析結果出來了。

AI系統初步識别出三大類人群的藥物代謝模式：

組A（代謝偏快）——藥效起效快，但消退時間短，可能需要較高劑量維持療效。

組B（代謝偏慢）——藥物吸收緩慢，但藥效持續時間長，标準劑量可能會導緻藥物蓄積。

組C（代謝波動大）——受情緒、飲食等因素影響較大，藥效不穩定。

“這些代謝模式，是否能與中醫的‘體質’理論相對應？”蘇靜在會議上提出問題。