但很快，倫理委員會的專家抛出了第一個尖銳的問題：

“體質本身并不是國際醫學界認可的标準變量，你們的AI體質量化模型，如何證明它的科學有效性？”

顧然從容回答：“我們的體質分類不是直接套用傳統概念，而是基于患者的生理指标數據，如HRV、睡眠模式、脈象信号等，通過機器學習算法，讓AI自行識别出與藥效相關的體質類型。”

“所以，‘體質’的定義是數據驅動的，而不是純粹沿用中醫概念。”蘇靜強調，“我們尊重中醫的理論，但我們更注重生理學和藥代動力學證據。”

面對專家組的連續追問，顧然和蘇靜配合默契，一一應對：

體質分類的穩定性如何保證？

顧然：“AI系統不是一次性分類，而是持續監測，随着患者狀态波動動态調整分類标簽。”

患者參與研究的風險點有哪些？

蘇靜：“所有推薦方案隻作為醫生參考，不直接幹預治療決策。患者的所有治療選擇，仍由醫生最終決定。”

倫理委員會如何持續監督研究過程？

王倩：“研究數據和算法日志全程備份，倫理委員會可以随時調閱。”

經過近兩個小時的激烈讨論，倫理委員會的主席敲了敲桌面，做出了初步總結：

“你們的研究理念很超前，但正因為如此，我們的審查也必須更嚴格。目前初步資料合規，但你們還需要補充三項内容：”

1.增加獨立第三方數據審計機制，确保數據分析過程透明可查。

2.補充患者心理和信息接受度調查，确認患者理解體質量化的真實含義。

3.與臨床醫生聯合制定體質分類标準，使其更具醫學可解釋性。

“滿足這三項條件，我們才能正式進入下一輪倫理審批。”主席最後說道。

走出會議室時，顧然長舒一口氣，臉上既有壓力，也有興奮。

“其實還算順利，至少他們認可了研究方向的潛力。”蘇靜安慰道。

“但這隻是開始，”顧然低聲道，“我們不僅要和數據、算法較勁，還要和傳統觀念、醫學體系的慣性抗衡。”

程向陽站在門口等着他們，聽完彙報後，他微微一笑：“真正的突破從來都不簡單，你們已經做得很好了。”

蘇靜擡頭望着樓道盡頭的窗外，陽光透過玻璃灑在走廊地面，映出他們三人的身影。

“至少我們已經打開了第一扇門。”她輕聲說道。

顧然的目光，也逐漸堅定起來。