梁远清解释道：“传统中医诊脉依赖医生的手感，数据主观性较强。而数字化需要建立‘标准化脉象’，但不同医生对脉象的描述存在差异，因此很难形成统一的数据库。”

顾然若有所思：“如果能让 AI 结合多个医生的诊断数据，找出其中的共性，或许能减少主观误差？”

梁远清眼中闪过一丝兴趣：“这个思路倒是可以试试。”

在梁远清团队的支持下，顾然的研究方向再次拓展——

新增脉象数据采集：通过传感器记录志愿者的脉搏波形，让 AI 训练识别不同体质的脉象特征。

优化 AI 体质测量模型：在原有 HRV、舌象等指标基础上，加入脉象分析，提高整体预测精度。

验证“体质影响药效”的假设：研究不同体质的患者在服用抗凝药物时的疗效差异，找出其中的模式。

“如果这个实验成功，我们就能让‘体质’成为精准医学的一部分，而不仅仅是经验理论。”顾然总结道。

苏静笑了笑：“你从一开始的怀疑者，变成了探索者。”

顾然轻轻一笑，目光坚定：“科学的意义，不就是发现未知，并尝试解释它吗？”