李思源對比和衡堂的體質分類記錄後，發現了一些有趣的相似點：

組A與“陽盛”體質相似，代謝旺盛。

組B與“陽虛”體質相似，藥物吸收偏慢。

組C與“氣虛”體質相似，容易受外部環境影響。

“這說明，我們的AI确實捕捉到了一些體質的生理特征。”顧然若有所思，“但這還不夠，我們需要更多數據來驗證。”

程向陽聽完分析，微微點頭：“目前這個分類還是一個‘假設’，你們的下一步就是尋找臨床數據，看看這些分類是否真的适用于患者。”

就在團隊準備進一步收集臨床數據時，程向陽收到了一封來自公司倫理委員會的郵件。

“關于AI體質量化模型的研究，我們需要明确幾點倫理問題：

如何确保體質分類不會導緻醫療歧視？

如何證明AI的體質分類具有醫學意義，而不僅僅是數據相關性？

患者是否能理解并接受這種分類方法？”

顧然閱讀完郵件後，深吸了一口氣。

這意味着，他們的研究并不是單純的技術問題，而是涉及醫學倫理和社會接受度。

“換句話說，我們不僅要向醫學界證明這個模型的科學性，還要向監管機構證明它的合理性。”蘇靜緩緩說道。

“看來，我們需要更詳細的安全評估方案，以及一套清晰的醫學解釋框架。”顧然沉思道，“不能隻是技術創新，我們要讓醫生和患者都能接受。”

團隊開始着手準備倫理審查的資料，而AI體質量化的研究，也正式進入了新的階段。