回到实验室后，顾然将这几天的思考整理成一份报告，并在研究团队会议上提出了一个新的研究设想——

利用 AI 建立体质量化模型，并探索体质对抗凝药物代谢的影响。

“我们的目标是让‘体质’成为一个可量化、可测量的医学参数，而不仅仅是主观经验判断。”顾然说道。

团队成员们开始讨论这个设想的可行性。

数据科学家李思源问道：“如果我们要训练 AI 识别体质，需要哪些输入变量？”

顾然在白板上写下几个关键点：

1. 生理指标：HRV（心率变异性）、基础体温、皮肤电阻等。

2. 影像数据：舌象、面色，通过计算机视觉分析提取特征。

3. 生活习惯：饮食、作息、情绪变化。

“如果 AI 能从这些数据中归纳出不同体质的特征，那我们就能将体质分类融入精准医疗体系。”顾然总结道。

程向阳坐在一旁，饶有兴趣地看着白板：“如果这个模型能验证有效，那不仅仅是个体化用药的突破，更可能成为中西医结合的重要桥梁。”

当晚，顾然把会议讨论的内容发给苏静。

苏静看后，提出了一个关键问题：“你们的研究，主要是基于西医的生理数据分析，但‘体质’不仅仅是生理指标，还有人体的整体状态，比如脉象、气血状况，这些因素怎么测量？”

“这是个问题。”顾然承认，“目前的医学检测手段，很难直接量化‘气血’这样的概念。”

苏静微微一笑：“如果你想更深入研究体质，或许应该考虑让 AI 解析更多的中医诊断数据，比如脉象。”

“脉象？”顾然挑眉，“但脉象一直以来都依赖医生的手感，没有客观测量标准。”

“所以，或许你该看看有没有能量化脉象的方法？”苏静说道，“如果脉诊可以数字化，那体质研究就可以进入一个更科学的范畴。”

顾然陷入沉思，似乎打开了一扇新的大门。

第二天，顾然开始查阅脉象数字化的相关研究。

他发现，近年来，医学工程领域确实有人在尝试利用传感器记录脉搏波形，并用AI分析脉象特征，但这些技术仍处于早期阶段，未广泛应用。

他立刻联系了程向阳，希望能找到相关领域的合作团队。

程向阳沉吟片刻，说道：“国内外确实有一些机构在做这方面的研究，我可以帮你牵线，让你和他们交流一下。”

顾然点头：“如果我们能结合脉象、舌象、HRV等多个维度，那体质测量或许真的能成为精准医学的一部分。”

程向阳笑了笑：“看样子，你真的要把‘体质’这个概念，拉入现代医学体系了。”

顾然没有否认，他知道，这条路并不容易，但如果成功，将是一次真正的突破。