与三家医院的联合交流会后，顾然团队终于迎来了实质性的突破。虽然没有直接获得所有医院的全面合作承诺，但至少其中两家医院愿意提供一部分匿名化的患者数据，并允许顾然团队与院内药剂科和心血管科合作，开展小范围的观察性研究。

但在正式获取数据之前，伦理审批是第一道必须跨过的门槛。

“涉及患者数据，不管是脱敏的还是实时监测的，都必须经过伦理审批。”程向阳站在顾然身后，提醒道，“尤其是你们的研究还涉及到‘体质分类’这种前所未有的概念，伦理委员会肯定会格外谨慎。”

顾然点头，带着团队成员召开了一次专门的伦理材料准备会议。

王倩负责梳理数据使用边界，详细说明：

所有患者数据必须经过脱敏处理，无法关联具体身份。

体质测量数据仅作为药物代谢模式分析的辅助变量，不单独用于诊断或干预。

体质分类结果不直接反馈给患者，所有解读和用药调整仍由临床医生负责。

李思源负责整理算法透明度说明，详述：

AI体质量化系统的核心逻辑：数据来源、特征提取、分类过程，全部对伦理委员会透明。

模型训练和结果解读全程可追溯，不存在黑箱操作。

所有预测结果都附带“置信区间”，明确AI判断的不确定性范围。

苏静则负责起草患者知情同意书，重点强调：

参与研究完全自愿，患者可随时退出。

研究结果不影响患者当前治疗方案，也不取代医生的判断。

数据安全与隐私保护措施，确保患者信息不会被滥用。

“我们不能只强调技术优势，更要站在患者和医生的角度考虑伦理风险。”苏静在会议上总结道，“越是前沿的研究，越要小心审慎。”

一周后，顾然和苏静带着完整的研究材料，走进了医院伦理委员会的会议室。

面对的是由医学、药学、法律、伦理等多个领域专家组成的评审小组，他们要用最简单直接的方式，向这些资深专家解释清楚：

什么是AI体质量化？

它对现有医学实践有什么价值？

它可能带来哪些风险？

患者的权益如何保护？

顾然打开PPT，从最基础的概念讲起：

“中医学中‘体质’的概念，可以理解为个体的生理基础和功能状态的长期表现。”

苏静接着补充：“这些体质特征影响着药物的吸收、分布、代谢和排泄过程，因此，不同体质患者对同一药物的反应存在显著差异。”