尽管AI体质量化系统的框架已经基本形成，但顾然团队面临的最大瓶颈，是缺乏足够的真实患者数据。

实验室内部的模拟数据与健康志愿者的数据只能作为模型训练的基础，真正影响药效的体质特征，必须从真实疾病患者的动态数据中提炼。

李思源将目前系统所需的数据列成清单：

患者完整的用药记录（剂量、起效时间、不良反应）。

基础体检数据（心率、血压、血糖、肝肾功能）。

生活习惯记录（饮食、作息、压力情况）。

动态生理数据（HRV、睡眠、运动等）。

“单靠和衡堂的个案记录，还是太零散，我们需要大规模、标准化的医疗数据。”李思源无奈地说。

“医院的数据才是关键，”顾然揉了揉眉心，“但现在医院的数据共享非常谨慎，伦理审批和患者隐私保护都非常严格。”

程向阳走进实验室，听到这段对话后，缓缓开口：“我已经联系了几家合作医院，他们愿意听听你们的研究思路，如果他们认可，或许会考虑开放部分匿名数据。”

“什么时候？”顾然立即追问。

“后天上午，我安排了一个联合交流会，来自三家医院的心血管科和药剂科主任都会到场。”程向阳顿了顿，意味深长地看着顾然，“你们的研究，不只是公司的项目，也是整个医学界的新尝试，准备好面对质疑了吗？”

两天后，会议室。

顾然和苏静并肩坐在汇报席前，面对的，是三家大型医院的心血管专家、药剂科主任，以及伦理委员会的代表。

顾然首先展示了AI体质量化模型的核心逻辑：

通过HRV、舌象、脉象、面色等多维数据，建立患者的体质分类。

结合药物代谢数据，建立体质与药效的动态关联模型。

利用实时生理监测数据，对患者体质波动进行追踪，动态调整用药建议。

屏幕上，一组组清晰的数据图表显示出：

不同体质患者的药物吸收速度存在显著差异。

不同体质患者对同一剂量药物的耐受度差异显著。