盡管AI體質量化系統的框架已經基本形成，但顧然團隊面臨的最大瓶頸，是缺乏足夠的真實患者數據。

實驗室内部的模拟數據與健康志願者的數據隻能作為模型訓練的基礎，真正影響藥效的體質特征，必須從真實疾病患者的動态數據中提煉。

李思源将目前系統所需的數據列成清單：

患者完整的用藥記錄（劑量、起效時間、不良反應）。

基礎體檢數據（心率、血壓、血糖、肝腎功能）。

生活習慣記錄（飲食、作息、壓力情況）。

動态生理數據（HRV、睡眠、運動等）。

“單靠和衡堂的個案記錄，還是太零散，我們需要大規模、标準化的醫療數據。”李思源無奈地說。

“醫院的數據才是關鍵，”顧然揉了揉眉心，“但現在醫院的數據共享非常謹慎，倫理審批和患者隐私保護都非常嚴格。”

程向陽走進實驗室，聽到這段對話後，緩緩開口：“我已經聯系了幾家合作醫院，他們願意聽聽你們的研究思路，如果他們認可，或許會考慮開放部分匿名數據。”

“什麼時候？”顧然立即追問。

“後天上午，我安排了一個聯合交流會，來自三家醫院的心血管科和藥劑科主任都會到場。”程向陽頓了頓，意味深長地看着顧然，“你們的研究，不隻是公司的項目，也是整個醫學界的新嘗試，準備好面對質疑了嗎？”

兩天後，會議室。

顧然和蘇靜并肩坐在彙報席前，面對的，是三家大型醫院的心血管專家、藥劑科主任，以及倫理委員會的代表。

顧然首先展示了AI體質量化模型的核心邏輯：

通過HRV、舌象、脈象、面色等多維數據，建立患者的體質分類。

結合藥物代謝數據，建立體質與藥效的動态關聯模型。

利用實時生理監測數據，對患者體質波動進行追蹤，動态調整用藥建議。

屏幕上，一組組清晰的數據圖表顯示出：

不同體質患者的藥物吸收速度存在顯著差異。

不同體質患者對同一劑量藥物的耐受度差異顯著。