顧然團隊的論文發表後，原本隻是在合作醫院和内部流轉的體質量化系統，迅速吸引了中西醫結合、精準醫學、個體化治療等多個領域專家的關注。

論文的标題很克制：

《基于多源數據融合的動态體質量化分析初探》

文章沒有下任何明确結論，僅描述了HIT-D平台的架構、數據整合方式、早期樣本觀察到的體質與藥效反應的動态關系，以及團隊提出的體質分類動态調整算法，屬于典型的技術型探索文章。

但正是這種“不過分拔高、不過早下結論”的态度，反而赢得了部分學者的認可。

不久後，顧然收到來自某知名醫學期刊編輯部的邀請，希望他能在即将舉辦的“個體化醫學與大數據論壇”上，作為青年代表分享HIT-D項目的研究進展。

“論壇上全是國内外精準醫學和個體化治療領域的一線專家，”程向陽看着邀請函笑道，“你們的研究，算是真正被‘盯上’了。”

“這也是個好機會，”蘇靜微微一笑，“讓更多人知道，我們在做的事情，不隻是中醫的探索，也是面向整個醫學未來的嘗試。”

顧然深吸一口氣：“既然如此，那我們就認真準備，接受最挑剔的質疑。”

距離論壇還有兩周時間，顧然和團隊決定對目前的研究數據進行一次全面梳理，确保所有展示的内容經得起推敲。

王倩負責整理患者體質變化與藥效波動的全部記錄，篩選出最具代表性的病例曲線；

李思源負責總結AI算法的更新疊代過程，特别是體質分類标準如何從最初的粗分類，逐漸演化為目前的動态分層模型；

蘇靜則繼續和和衡堂、合作醫院溝通，收集醫生對體質量化系統的真實使用反饋，并邀請部分醫生為論壇發言提供支持。

“醫學界最看重真實病例，”蘇靜提醒顧然，“比起模型邏輯，醫生更關心它對臨床決策的實際幫助。”

顧然微微點頭：“所以，我們展示的不是一套完美理論，而是一個正在完善、真實可用的工具。”

論壇召開前三天，程向陽特地帶着公司高層開了一次内部協調會。

“這次論壇，不隻是學術亮相，也是我們公司未來戰略的重要一步，”程向陽語重心長，“如果HIT-D能被行業認可，我們未來的個體化藥物管線，都可以依托這套平台展開研發和市場布局。”

“簡單說，這不僅是學術之争，也是産業之争。”