HIT-D平台上线的第二天，第一批来自合作医院和和衡堂的历史数据便陆续流入。

顾然站在大屏幕前，看着一个个患者的体质画像逐步生成——

张某，男性，65岁，合并高血压和糖尿病，长期服用抗凝药

动态体质分类：阳虚偏寒型，体质稳定度：65%

过去一年药效波动率：高

体质变化触发因素：气候变化、情绪波动、饮食寒凉

李某，女性，58岁，冠心病术后，服用抗凝药

动态体质分类：气虚湿阻型，体质稳定度：82%

过去一年药效波动率：中

体质变化触发因素：睡眠质量、脾胃功能波动

这些数据像一张张立体化的健康名片，不仅仅是简单的电子病历记录，而是将患者的身体状态、生活习惯、药物反应全面整合在一起，形成动态且立体的个体化画像。

“这样每个患者的体质、用药反应、生活习惯都能逐渐拼成完整图谱，医生在决策时就有了更多维度的参考。”李思源一边操作系统，一边向苏静展示最新生成的体质图谱。

苏静眼里透出兴奋：“如果这样的数据积累到一定规模，我们或许真的能证明，体质不仅影响药效，还可能影响疾病的进展速度。”

顾然轻轻点头，目光沉稳：“只有真正把体质概念量化成数据，才能让医学界相信它的科学价值。”

随着数据不断汇入，HIT-D的AI分析模块逐渐捕捉到一些有趣的潜在规律。

李思源调用了一组特定条件下的患者数据，筛选条件是：长期服用抗凝药，合并脾胃功能偏弱，并伴有长期失眠或焦虑症状。

系统分析后发现，这类患者的药效波动率比普通患者高出近30%，并且这种波动与HRV波动曲线高度吻合。