回到实验室后，顾然将这几天的思考整理成一份报告，并在研究团队会议上提出了一个新的研究设想——

利用 AI 建立体质量化模型，并探索体质对抗凝药物代谢的影响。

“我们的目标是让‘体质’成为一个可量化、可测量的医学参数，而不仅仅是主观经验判断。”顾然说道。

团队成员们开始讨论这个设想的可行性。

数据科学家李思源问道：“如果我们要训练 AI 识别体质，需要哪些输入变量？”

顾然在白板上写下几个关键点：

1. 生理指标：HRV（心率变异性）、基础体温、皮肤电阻等。

2. 影像数据：舌象、面色，通过计算机视觉分析提取特征。

3. 生活习惯：饮食、作息、情绪变化。

“如果 AI 能从这些数据中归纳出不同体质的特征，那我们就能将体质分类融入精准医疗体系。”顾然总结道。

程向阳坐在一旁，饶有兴趣地看着白板：“如果这个模型能验证有效，那不仅仅是个体化用药的突破，更可能成为中西医结合的重要桥梁。”

当晚，顾然把会议讨论的内容发给苏静。

苏静看后，提出了一个关键问题：“你们的研究，主要是基于西医的生理数据分析，但‘体质’不仅仅是生理指标，还有人体的整体状态，比如脉象、气血状况，这些因素怎么测量？”