李思源对比和衡堂的体质分类记录后，发现了一些有趣的相似点：

组A与“阳盛”体质相似，代谢旺盛。

组B与“阳虚”体质相似，药物吸收偏慢。

组C与“气虚”体质相似，容易受外部环境影响。

“这说明，我们的AI确实捕捉到了一些体质的生理特征。”顾然若有所思，“但这还不够，我们需要更多数据来验证。”

程向阳听完分析，微微点头：“目前这个分类还是一个‘假设’，你们的下一步就是寻找临床数据，看看这些分类是否真的适用于患者。”

就在团队准备进一步收集临床数据时，程向阳收到了一封来自公司伦理委员会的邮件。

“关于AI体质量化模型的研究，我们需要明确几点伦理问题：

如何确保体质分类不会导致医疗歧视？

如何证明AI的体质分类具有医学意义，而不仅仅是数据相关性？

患者是否能理解并接受这种分类方法？”

顾然阅读完邮件后，深吸了一口气。

这意味着，他们的研究并不是单纯的技术问题，而是涉及医学伦理和社会接受度。

“换句话说，我们不仅要向医学界证明这个模型的科学性，还要向监管机构证明它的合理性。”苏静缓缓说道。

“看来，我们需要更详细的安全评估方案，以及一套清晰的医学解释框架。”顾然沉思道，“不能只是技术创新，我们要让医生和患者都能接受。”

团队开始着手准备伦理审查的资料，而AI体质量化的研究，也正式进入了新的阶段。