AI 体质量化模型的第一轮测试完成后，顾然团队开始尝试在更多数据中验证其可靠性。

    初步发现：

    组A（代谢偏快）——药效起效迅速，但持续时间较短，与中医“阳盛”体质的描述相似。

    组B（代谢偏慢）——药物吸收缓慢，但药效较长，可能与“阳虚”体质有关。

    组C（代谢波动大）——受情绪、环境等因素影响显著，与“气虚”体质有一定相关性。

    但这个分类是否真的具有医学意义？团队需要找到更多患者数据进行交叉验证。

    苏静翻阅和衡堂的病历记录：“如果要验证AI的分类，我们需要找到符合这些代谢特征的真实病例。”

    “可以从医院的数据入手，”李思源建议道，“但医院数据的获取涉及伦理审批，我们可能需要程总帮忙协调。”

    顾然点头，转头看向程向阳：“我们需要临床合作，才能推进下一步验证。”

    程向阳笑了笑：“如果你们的研究足够有价值，我可以试着联系几家医院，但你们得先让我相信它的科学性。”

    为了完善模型，顾然召集团队进行深入讨论。

    李思源提出：“现阶段AI只能识别数据模式，并不能解释‘为什么’这些人群的代谢特征不同。如果想让医学界接受，我们需要更深入的生理学解释。”

    王倩补充道：“或许我们可以结合基因数据，看看是否有某些遗传标记与体质分类相关？”

    顾然沉思片刻：“这确实是个方向，但我们也不能把所有问题都交给基因，环境和生活方式同样重要。”

    “那就意味着，我们需要更完整的个体化数据模型，不仅仅是静态分类，而是考虑动态因素，比如体质的短期波动。”苏静说道。

    “没错，”顾然眼里闪过一丝兴奋，“如果AI能结合实时监测数据，比如心率变异性（HRV）、睡眠质量等，或许能形成更精准的体质评估体系。”

    基于团队的讨论，顾然决定对AI系统进行升级：

    增加实时监测数据的分析能力，例如：

    HRV（心率变异性）——衡量自律神经系统状态，可反映身体适应能力。

    睡眠模式——与体质类别的相关性分析。

    饮食与情绪波动——是否影响药物吸收和代谢。

    尝试结合遗传数据：

    分析特定基因是否与代谢模式有关，为体质分类提供更多生物学依据。

    寻找医院合作，进行临床数据验证：

    目标：在真实患者群体中测试体质量化分类的医学价值。

    程向阳看着他们的计划，满意地点了点头：“你们的研究开始具备更完整的医学逻辑了。我会联系一些合作医院，看看有没有愿意参与初步数据验证的医生。”

    苏静微微一笑：“如果我们能成功，你会不会开始相信中医的体质理论？”

    程向阳笑了笑：“我只相信科学，而你们正在努力把传统经验变成科学。”

    顾然轻轻点头，看着实验室的屏幕，心中充满期待。

    他们的研究，正在向真实医学应用迈出关键的一步。