医见未来 第35章 体质量化的初步建模

顾然坐在实验室的电脑前，盯着屏幕上的代码与数据分析模型。自从上次与秦老交流后，他逐渐意识到，如果想让“体质”成为精准医学的一部分，就必须找到科学化的测量方式。

目前，他们已经整理了初步的数据来源：

HRV（心率变异性）、睡眠质量、基础代谢率——来自智能监测设备。

脉象、舌象、面色分析——和衡堂提供的临床记录。

实验室药物代谢数据——公司已有的抗凝药物研究数据库。

但问题是，如何将这些数据标准化，并整合进一个AI系统中？

“体质不像基因序列，无法简单地用‘阳虚’‘阴虚’这样的标签去定义，我们需要一个更精细化的分类标准。”数据科学家李思源说道。

顾然点点头：“我们可以先用无监督学习（unsupervised learning）算法，让AI自己找到数据之间的联系，再通过临床数据验证它的可靠性。”

“这意味着，我们要先建立一个初步的体质模型？”王倩问道。

“是的，”顾然解释道，“我们可以借鉴已有的生理数据分类方法，比如心血管健康评分体系，然后看看AI是否能发现类似的模式。”

团队开始分工，顾然负责核心算法，李思源整理数据，王倩则研究现有的医学文献，尝试找到体质测量的客观指标。

几天后，第一批数据分析结果出来了。

AI系统初步识别出三大类人群的药物代谢模式：

组A（代谢偏快）——药效起效快，但消退时间短，可能需要较高剂量维持疗效。

组B（代谢偏慢）——药物吸收缓慢，但药效持续时间长，标准剂量可能会导致药物蓄积。

组C（代谢波动大）——受情绪、饮食等因素影响较大，药效不稳定。

“这些代谢模式，是否能与中医的‘体质’理论相对应？”苏静在会议上提出问题。

李思源对比和衡堂的体质分类记录后，发现了一些有趣的相似点：

组A与“阳盛”体质相似，代谢旺盛。

组B与“阳虚”体质相似，药物吸收偏慢。

组C与“气虚”体质相似，容易受外部环境影响。

“这说明，我们的AI确实捕捉到了一些体质的生理特征。”顾然若有所思，“但这还不够，我们需要更多数据来验证。”

程向阳听完分析，微微点头：“目前这个分类还是一个‘假设’，你们的下一步就是寻找临床数据，看看这些分类是否真的适用于患者。”

就在团队准备进一步收集临床数据时，程向阳收到了一封来自公司伦理委员会的邮件。

“关于AI体质量化模型的研究，我们需要明确几点伦理问题：

如何确保体质分类不会导致医疗歧视？

如何证明AI的体质分类具有医学意义，而不仅仅是数据相关性？

患者是否能理解并接受这种分类方法？”

顾然阅读完邮件后，深吸了一口气。

这意味着，他们的研究并不是单纯的技术问题，而是涉及医学伦理和社会接受度。

“换句话说，我们不仅要向医学界证明这个模型的科学性，还要向监管机构证明它的合理性。”苏静缓缓说道。

“看来，我们需要更详细的安全评估方案，以及一套清晰的医学解释框架。”顾然沉思道，“不能只是技术创新，我们要让医生和患者都能接受。”

团队开始着手准备伦理审查的资料，而AI体质量化的研究，也正式进入了新的阶段。