“你们想走的路，其实我也探索了很多年，”梁远清坐在实验室的会议桌前，翻着和衡堂的病历记录，感慨道，“中医的语言体系，和现代医学的量化标准，确实隔着一条鸿沟。”

“所以，我们才想用AI去找规律，”顾然微微一笑，“让数据自己说话，而不是人去硬凑。”

为了配合研究，秦老特意整理出过去几年和衡堂治疗过的慢性心血管病患者病例，其中许多患者长期服用抗凝药，并接受过中医调理。这些病例为体质与药效之间的关系，提供了宝贵的历史观察数据。

秦老亲自把厚厚一叠病例记录送到顾然手上时，特意嘱咐：“我们中医的记录，很多地方是‘意会’的，你们用AI分析时，记得保留一点人情味。”

顾然郑重接过：“秦老放心，我们会尊重每一份数据背后的经验和温度。”

苏静在一旁微笑：“其实，数据本身是冷的，但我们赋予它意义，就让它有了温度。”

经过近一个月的技术攻关，顾然团队终于完成了一个名为“HIT-D”（Holistic Individualized Treatment Database）的数据整合平台。

这个平台的核心功能包括：

中西医多源数据融合：将医院、和衡堂、智能设备三方数据打通，形成患者个体化健康画像。

体质与药效关联分析：实时追踪患者体质波动，并动态评估用药效果与体质状态的相关性。

AI预测与反馈闭环：AI根据实时数据更新体质分类，并生成个体化用药建议，医生可以选择采纳或调整，形成反馈闭环。

平台上线的那天晚上，顾然、苏静和团队成员们一起守在实验室，看着第一批数据缓缓流入系统。

第一条记录来自和衡堂的一位老患者，他的历史脉象数据、服药记录、和最近的HRV监测数据同时被系统捕捉并分析。

系统在几秒钟内生成了他的动态体质曲线，以及过去半年中药效波动与体质变化的对应关系。

“如果这个平台能稳定运行，我们就真的迈出了最关键的一步。”李思源激动地说道。

“这只是个开始，”顾然看着屏幕上不断跳动的图表，目光深邃，“真正的难题，是如何让它为每一位患者真正带来价值。”

苏静轻声笑道：“每一步都值得认真走下去，未来就在眼前。”

顾然转头看着她，嘴角微微扬起：“是啊，我们一起走下去。”