医见未来 第37章 数据壁垒与医院合作的突破口

尽管AI体质量化系统的框架已经基本形成，但顾然团队面临的最大瓶颈，是缺乏足够的真实患者数据。

实验室内部的模拟数据与健康志愿者的数据只能作为模型训练的基础，真正影响药效的体质特征，必须从真实疾病患者的动态数据中提炼。

李思源将目前系统所需的数据列成清单：

患者完整的用药记录（剂量、起效时间、不良反应）。

基础体检数据（心率、血压、血糖、肝肾功能）。

生活习惯记录（饮食、作息、压力情况）。

动态生理数据（HRV、睡眠、运动等）。

“单靠和衡堂的个案记录，还是太零散，我们需要大规模、标准化的医疗数据。”李思源无奈地说。

“医院的数据才是关键，”顾然揉了揉眉心，“但现在医院的数据共享非常谨慎，伦理审批和患者**保护都非常严格。”

程向阳走进实验室，听到这段对话后，缓缓开口：“我已经联系了几家合作医院，他们愿意听听你们的研究思路，如果他们认可，或许会考虑开放部分匿名数据。”

“什么时候？”顾然立即追问。

“后天上午，我安排了一个联合交流会，来自三家医院的心血管科和药剂科主任都会到场。”程向阳顿了顿，意味深长地看着顾然，“你们的研究，不只是公司的项目，也是整个医学界的新尝试，准备好面对质疑了吗？”

两天后，会议室。

顾然和苏静并肩坐在汇报席前，面对的，是三家大型医院的心血管专家、药剂科主任，以及伦理委员会的代表。

顾然首先展示了AI体质量化模型的核心逻辑：

通过HRV、舌象、脉象、面色等多维数据，建立患者的体质分类。

结合药物代谢数据，建立体质与药效的动态关联模型。

利用实时生理监测数据，对患者体质波动进行追踪，动态调整用药建议。

屏幕上，一组组清晰的数据图表显示出：

不同体质患者的药物吸收速度存在显著差异。

不同体质患者对同一剂量药物的耐受度差异显著。

结合动态监测后，体质波动与药效波动之间存在高度相关性。

汇报结束后，场面短暂沉默，几位专家交换眼神，其中一位年过五旬的心血管科主任率先开口：“你们的思路很大胆，但‘体质’这个概念并没有进入循证医学体系，如何确保这个分类具有真正的医学意义？”

苏静微微一笑，轻声回答：“我们不否认体质的理论来源于中医经验，但我们做的是把它科学量化，最后用的标准仍是生理数据与药效反应。”

另一位药剂科主任皱眉：“传统的个体化医学主要基于基因和代谢酶类型，你们的‘体质分类’，能提供比基因检测更有价值的信息吗？”

顾然平静回答：“基因只能决定先天代谢能力，但环境、生活方式、情绪波动等因素同样影响药效，而这些因素正是我们通过动态体质监测捕捉到的。”

在讨论逐渐进入僵持时，苏静拿出一份和衡堂的真实病例记录，展示给与会专家。

“这是过去三个月，和衡堂记录的患者体质变化与药效反应记录。”苏静逐页翻开，展示详细的脉象、饮食、情绪变化，以及服药后效果评估。

其中一例患者的记录引起了与会专家的注意：

一名长期服用抗凝药的患者，在情绪紧张期出现药效迅速减弱，监测血药浓度显著下降。

经过调理情绪、改善作息并调整饮食后，药效逐渐恢复正常。

全程数据与患者主观反馈高度吻合。

“我们并不是要取代基因检测和临床医生判断，”苏静总结道，“我们的系统，是希望为医生提供一种新的补充工具，帮助他们更全面地了解患者的药效波动原因，从而做出更精准的个体化用药决策。”

几位专家交换眼神，不再像最初那样强烈反对。

会议结束前，程向阳适时总结：“这次会议的目标不是要你们立即认可这项技术，而是希望打开一扇门，让大家看到个体化医学的新可能。”

其中一家医院的药剂科主任表示：“如果你们能提供更大规模的验证数据，并且确保数据安全和伦理合规，我们可以考虑在院内开展一个小规模的观察研究。”

这是一次巨大的突破。

会议结束后，顾然长长舒了口气，转头看向苏静，两人眼中都带着一丝喜悦。

“这才刚刚开始，”苏静低声说道，“未来每一步，都要拿数据来说话。”

顾然轻笑：“那就继续积累数据，直到我们拿出无法反驳的证据。”