但很快，伦理委员会的专家抛出了第一个尖锐的问题：

“体质本身并不是国际医学界认可的标准变量，你们的AI体质量化模型，如何证明它的科学有效性？”

顾然从容回答：“我们的体质分类不是直接套用传统概念，而是基于患者的生理指标数据，如HRV、睡眠模式、脉象信号等，通过机器学习算法，让AI自行识别出与药效相关的体质类型。”

“所以，‘体质’的定义是数据驱动的，而不是纯粹沿用中医概念。”苏静强调，“我们尊重中医的理论，但我们更注重生理学和药代动力学证据。”

面对专家组的连续追问，顾然和苏静配合默契，一一应对：

体质分类的稳定性如何保证？

顾然：“AI系统不是一次性分类，而是持续监测，随着患者状态波动动态调整分类标签。”

患者参与研究的风险点有哪些？

苏静：“所有推荐方案只作为医生参考，不直接干预治疗决策。患者的所有治疗选择，仍由医生最终决定。”

伦理委员会如何持续监督研究过程？

王倩：“研究数据和算法日志全程备份，伦理委员会可以随时调阅。”

经过近两个小时的激烈讨论，伦理委员会的主席敲了敲桌面，做出了初步总结：

“你们的研究理念很超前，但正因为如此，我们的审查也必须更严格。目前初步资料合规，但你们还需要补充三项内容：”

1.增加独立第三方数据审计机制，确保数据分析过程透明可查。

2.补充患者心理和信息接受度调查，确认患者理解体质量化的真实含义。

3.与临床医生联合制定体质分类标准，使其更具医学可解释性。

“满足这三项条件，我们才能正式进入下一轮伦理审批。”主席最后说道。

走出会议室时，顾然长舒一口气，脸上既有压力，也有兴奋。

“其实还算顺利，至少他们认可了研究方向的潜力。”苏静安慰道。

“但这只是开始，”顾然低声道，“我们不仅要和数据、算法较劲，还要和传统观念、医学体系的惯性抗衡。”

程向阳站在门口等着他们，听完汇报后，他微微一笑：“真正的突破从来都不简单，你们已经做得很好了。”

苏静抬头望着楼道尽头的窗外，阳光透过玻璃洒在走廊地面，映出他们三人的身影。

“至少我们已经打开了第一扇门。”她轻声说道。

顾然的目光，也逐渐坚定起来。