個人體質檔案上線一周後，首批300名患者的動态記錄逐漸完善。

蘇靜帶着團隊逐一梳理這些患者的“體質—藥效—生活事件”三聯圖，發現了一些非常有價值的線索——

一名50歲的高血壓患者，在氣候驟變期間，體質由“氣陰兩虛”迅速轉向“陰陽失調”，降壓藥的療效明顯減弱；

一名長期服用抗凝藥的慢性房顫患者，每次情緒低落後，舌象都從“紅绛舌”逐漸變成“暗淡紫舌”，藥效波動率明顯增高；

一名糖尿病合并冠心病患者，每逢節假日飲食失控，體質幾乎必然轉向“濕熱交阻”，藥物吸收率下降超過15%。

這些變化和波動，在傳統西醫随訪中往往隻被記錄為“個案”，但在HIT-D系統裡，這些個案逐漸形成帶有共性的趨勢線。

“如果樣本量足夠，這些趨勢可能會成為新的體質分類依據。”李思源興奮地說。

“體質分類從經驗走向數據，這才是中醫現代化真正的方向。”蘇靜輕聲道。

顧然站在屏幕前，看着不斷浮現的動态體質波動圖，忽然覺得，這不僅僅是醫學研究，更像是為每個人記錄他們身體的生命旅程。

數據之外，還有更多變化悄然發生。

體質檔案上線後，患者的主動參與度明顯提高。

不少患者開始主動記錄每天的飲食、睡眠、情緒變化，甚至還有患者在備注欄裡寫下自己的心事——

“最近總是為孩子的學習發愁，睡也睡不好。”

“今天和老伴散步了半小時，心情很好，感覺身體輕松了些。”

“這幾天膝蓋特别酸，可能跟天氣變冷有關。”

“這些信息比單純的檢測數據更真實，”蘇靜輕聲說，“因為它們記錄的是‘人’本身，而不是冷冰冰的指标。”

顧然翻看這些記錄，心裡竟然有些感動。

“每個人都在用自己的方式提醒我們，他們不是一個個編号，而是有情緒、有經曆、有生活的人。”

蘇靜微微點頭，輕聲補充：“他們信任我們，才願意把這些寫下來。”

系統記錄的生活事件越多，HIT-D的AI模型也變得越來越“敏感”。

系統已經能夠初步預測生活事件對體質的影響程度，并根據每個人的基礎體質差異，給出提前幹預建議：

當某患者連續三天記錄“睡眠質量低于60分”，系統會自動提醒：調整睡眠環境，必要時結合溫補安神調理；

當患者記錄“連續情緒低落+近期飲食偏寒”，系統會提醒：關注脾胃功能，避免過度寒涼飲食；