医见未来 第34章 数据融合的挑战

顾然在实验室的屏幕前，看着 AI 处理后的数据模型。HRV（心率变异性）、舌象分析、生活习惯记录已经成功整合进模型，但脉象数据仍是空白。

“如果缺少脉象信息，体质测量的完整性仍然不够。”他喃喃道。

就在这时，苏静的消息弹了出来：

“我帮你联系了一个团队，他们在做脉象信号采集的研究，或许能提供数据。”

顾然看着屏幕，嘴角微微上扬。“那我们就去看看。”

几天后，顾然和苏静来到一家医学工程实验室，见到了脉象数字化研究团队的负责人——梁远清。

梁远清是一位四十多岁的科研人员，他对“中医数字化”研究颇有经验。

“你们想让 AI 识别体质？这个想法很大胆，但确实值得探索。”梁远清翻阅着顾然的研究报告，饶有兴趣地说道。

“我们已经建立了 AI 体质测量的初步模型，但缺少脉象数据。”顾然解释道，“听说你们正在研究脉象信号采集，我们想看看是否能合作。”

梁远清点了点头，拿出一台精密的传感器设备：“我们开发的这款设备，可以记录脉搏波形，并将数据转化为数学模型，但问题是，目前的数据量还不足。”

苏静好奇地问：“脉象数字化的最大难点是什么？”

梁远清解释道：“传统中医诊脉依赖医生的手感，数据主观性较强。而数字化需要建立‘标准化脉象’，但不同医生对脉象的描述存在差异，因此很难形成统一的数据库。”

顾然若有所思：“如果能让 AI 结合多个医生的诊断数据，找出其中的共性，或许能减少主观误差？”

梁远清眼中闪过一丝兴趣：“这个思路倒是可以试试。”

在梁远清团队的支持下，顾然的研究方向再次拓展——

新增脉象数据采集：通过传感器记录志愿者的脉搏波形，让 AI 训练识别不同体质的脉象特征。

优化 AI 体质测量模型：在原有 HRV、舌象等指标基础上，加入脉象分析，提高整体预测精度。

验证“体质影响药效”的假设：研究不同体质的患者在服用抗凝药物时的疗效差异，找出其中的模式。

“如果这个实验成功，我们就能让‘体质’成为精准医学的一部分，而不仅仅是经验理论。”顾然总结道。

苏静笑了笑：“你从一开始的怀疑者，变成了探索者。”

顾然轻轻一笑，目光坚定：“科学的意义，不就是发现未知，并尝试解释它吗？”