AI 體質量化模型的第一輪測試完成後，顧然團隊開始嘗試在更多數據中驗證其可靠性。

初步發現：

組A（代謝偏快）——藥效起效迅速，但持續時間較短，與中醫“陽盛”體質的描述相似。

組B（代謝偏慢）——藥物吸收緩慢，但藥效較長，可能與“陽虛”體質有關。

組C（代謝波動大）——受情緒、環境等因素影響顯著，與“氣虛”體質有一定相關性。

但這個分類是否真的具有醫學意義？團隊需要找到更多患者數據進行交叉驗證。

蘇靜翻閱和衡堂的病曆記錄：“如果要驗證AI的分類，我們需要找到符合這些代謝特征的真實病例。”

“可以從醫院的數據入手，”李思源建議道，“但醫院數據的獲取涉及倫理審批，我們可能需要程總幫忙協調。”

顧然點頭，轉頭看向程向陽：“我們需要臨床合作，才能推進下一步驗證。”

程向陽笑了笑：“如果你們的研究足夠有價值，我可以試着聯系幾家醫院，但你們得先讓我相信它的科學性。”

為了完善模型，顧然召集團隊進行深入讨論。

李思源提出：“現階段AI隻能識别數據模式，并不能解釋‘為什麼’這些人群的代謝特征不同。如果想讓醫學界接受，我們需要更深入的生理學解釋。”

王倩補充道：“或許我們可以結合基因數據，看看是否有某些遺傳标記與體質分類相關？”

顧然沉思片刻：“這确實是個方向，但我們也不能把所有問題都交給基因，環境和生活方式同樣重要。”

“那就意味着，我們需要更完整的個體化數據模型，不僅僅是靜态分類，而是考慮動态因素，比如體質的短期波動。”蘇靜說道。

“沒錯，”顧然眼裡閃過一絲興奮，“如果AI能結合實時監測數據，比如心率變異性（HRV）、睡眠質量等，或許能形成更精準的體質評估體系。”