医见未来 第40章 数据奔流与个体化画像

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。

“情绪波动、睡眠质量和药效波动三者之间存在显著相关性，”李思源兴奋地汇报，“也就是说，患者的精神状态和生活习惯，可能比基因多态性对药效的影响还要大。”

苏静若有所思地说：“这其实和中医一直强调的‘七情致病’、‘脾胃为后天之本’的理论是吻合的，只是我们过去缺少量化数据支撑。”

顾然盯着屏幕，指尖轻敲桌面：“这些动态因素，其实才是精准医疗真正缺失的一环。”

为了让数据真正服务于临床，顾然团队定期邀请合作医院的医生到实验室，与团队一起分析体质画像与药效反应的关联，并收集医生对平台功能的反馈。

“AI生成的体质分类，和我们中医的望闻问切其实还挺接近的，”一位医院的中医科主任在讨论会上说道，“但目前的分类还比较粗，我们中医的体质有时候是复合型的，这点还需要继续细化。”

心血管科的李主任则提出另一种担忧：“这个平台能提供的分析维度确实比我们现有的系统丰富很多，但作为医生，我们最关心的是，AI给出的建议能不能直接指导治疗？”

顾然坦诚地回应：“我们目前只定位为‘医生辅助决策工具’，不会代替医生判断。体质量化数据是补充信息，具体的用药方案，仍然是医生的临床经验结合患者实际情况来决定。”

“我倒觉得挺有意思的，”药剂科的一位年轻医生笑道，“有时候患者总说‘换季时药效不一样’，我们还以为是心理作用，没想到真的能从体质波动里找到答案。”

讨论会结束后，顾然和苏静并肩走出会议室，夜晚的风微凉，却让两人都觉得格外清醒。

“数据和算法，其实最终还是要为‘人’服务，”顾然轻声说道，“医生、患者、家属，每个人的信任，才是这个平台真正能落地的关键。”

苏静抬头看着他，嘴角微微扬起：“所以你才愿意让我这么个‘半路中医爱好者’参与整个过程？”

顾然停下脚步，看着她的眼睛：“因为你比任何人都清楚，中医真正的力量，不是理论，也不是方药，而是对每个人独特性的尊重。”

苏静轻轻笑了：“那你呢？你也学会尊重每个人的独特性了吗？”

顾然低头笑了笑：“还在学，可能会学很久。”

风吹过，带着初夏的温润，仿佛也吹开了他们之间那层始终若有若无的距离。