但很快，一位國際學者舉手發問，語氣犀利：“你們的‘體質分類’标準，是否經過同行評審和臨床驗證？在現代醫學體系裡，‘體質’仍然是缺乏嚴格定義和量化依據的概念。”

顧然微微一笑：“正因為如此，我們才在做這件事。我們并不是直接套用傳統體質分類，而是通過多維生理數據，讓AI自主識别體質模式，并結合藥效反應反向驗證。我們的目标不是定義體質，而是讓數據自己告訴我們，不同體質對藥物反應的真實差異。”

蘇靜适時補充：“我們尊重中醫經驗，但更關注數據證據。AI體質量化系統不是要取代醫生判斷，而是提供一個幫助醫生更好理解患者狀态變化的工具。”

台下，一位國内知名中醫學者站起身，語氣緩和：“你們的研究，某種程度上實現了中醫‘因人制宜’與現代醫學‘精準醫學’的結合。但我好奇的是，AI能真正讀懂中醫的體質分類嗎？你們如何處理中醫描述的模糊性？”

顧然看向蘇靜，做了個請的手勢。

蘇靜微笑起身：“中醫描述體質，确實有較強的主觀性和醫生個人風格差異。但我們不是簡單讓AI去‘翻譯’中醫描述，而是從生理數據出發，比如HRV、睡眠質量、舌象、脈象這些客觀指标，逐步找到這些指标和中醫體質描述之間的對應關系。AI并不‘懂’中醫，但它能識别規律，并逐步接近中醫所描述的體質特征。”

“讓AI去‘學習’中醫的思維邏輯，這可能才是我們最想做的事情。”顧然補充道。

台下響起更熱烈的掌聲。

會後，不少專家主動找到顧然和蘇靜，交流對體質量化系統的看法。

一位國外精準醫學專家表示：“你們的思路非常前沿，雖然體質量化目前仍缺乏标準化框架，但從真實世界數據中挖掘個體差異，這條路值得探索。”

也有專家保持謹慎：“臨床循證醫學講求的是可重複、可驗證、可推廣，你們目前的樣本量還太少，數據穩定性和外部驗證是個大問題。”

程向陽走過來，拍了拍顧然的肩：“你們已經做到讓學術界真正開始讨論，這比我預想的還順利。”

更讓顧然意外的是，一些健康科技類媒體也開始關注他們的研究，會後有記者特地來采訪，想了解體質量化是否會成為未來個體化醫療的新方向。

回到酒店房間時，已經是深夜。

顧然脫下外套，靠在窗前，看着窗外燈火通明的北京夜景，陷入沉思。

蘇靜走過來，站在他身旁：“今天的表現很棒。”

顧然側頭看她：“你不覺得我們還差得很遠嗎？”

“差得遠才有意義，”蘇靜微微一笑，“我們走的路，本來就是沒人走過的。”

顧然輕輕吐出口氣：“希望這條路，能走得下去。”

蘇靜輕聲說：“隻要你願意走，我就願意陪你走下去。”

顧然看着她，目光深邃，嘴角卻露出難得的柔和笑意。

“那我們，就一起走。”