在顺利通过伦理委员会的初审后，顾然团队并没有马上获得完整的患者数据权限，而是与两家愿意合作的三甲医院签订了一份“分阶段数据共享与联合研究协议”。

第一阶段：

医院仅提供已脱敏的历史病例数据，包括患者的用药记录、药效反应、不良反应等。

数据范围严格限制在特定几类心血管疾病患者，暂时不涉及其他疾病或全院数据。

第二阶段：

针对新入组的真实患者，收集体质相关生理数据（如HRV、舌象图像、睡眠监测等），与用药数据同步采集。

研究过程中，患者需签署额外知情同意书，参与动态体质与药效监测研究。

第三阶段：

联合和衡堂的体质数据，共建中西医结合的体质-药效数据库。

如果前两阶段的研究数据证明体质量化分类对个体化用药有积极价值，将考虑扩大研究范围，探索其他疾病领域的应用潜力。

程向阳仔细阅读完协议内容，笑着拍了拍顾然的肩：“这已经是很大的突破了，两家三甲医院愿意联手，说明你们的研究真的有被认可的潜力。”

顾然的眼中带着几分欣慰：“接下来就看我们能不能用数据说话了。”

虽然医院答应合作，但实际操作中，数据格式、采集标准、记录习惯等差异巨大，给顾然团队带来了不小的技术难题。

医院的数据：以电子病历（EMR）为核心，记录患者的诊断、用药、检验检查、出入院记录等信息。

和衡堂的数据：以纸质病历为主，记录的是望闻问切、脉象描述、调理方案等，描述方式非常主观。

智能监测设备的数据：以时间序列为主，包括连续监测的HRV、睡眠、活动量等动态指标。

“我们必须建立一个标准化的数据映射框架，才能把不同来源的数据串联起来。”李思源在技术会上说道。

“尤其是中医描述和现代医学指标之间的转换，必须有医学专家参与，”苏静补充道，“否则AI根本没法理解‘脉象弦细’这种描述背后的真实生理含义。”

为此，顾然特地邀请了梁远清——那位一直致力于中医数据标准化研究的老朋友，担任数据整合的医学顾问。

“你们想走的路，其实我也探索了很多年，”梁远清坐在实验室的会议桌前，翻着和衡堂的病历记录，感慨道，“中医的语言体系，和现代医学的量化标准，确实隔着一条鸿沟。”

“所以，我们才想用AI去找规律，”顾然微微一笑，“让数据自己说话，而不是人去硬凑。”

为了配合研究，秦老特意整理出过去几年和衡堂治疗过的慢性心血管病患者病例，其中许多患者长期服用抗凝药，并接受过中医调理。这些病例为体质与药效之间的关系，提供了宝贵的历史观察数据。

秦老亲自把厚厚一叠病例记录送到顾然手上时，特意嘱咐：“我们中医的记录，很多地方是‘意会’的，你们用AI分析时，记得保留一点人情味。”

顾然郑重接过：“秦老放心，我们会尊重每一份数据背后的经验和温度。”

苏静在一旁微笑：“其实，数据本身是冷的，但我们赋予它意义，就让它有了温度。”

经过近一个月的技术攻关，顾然团队终于完成了一个名为“HIT-D”（Holistic Individualized Treatment Database）的数据整合平台。

这个平台的核心功能包括：

中西医多源数据融合：将医院、和衡堂、智能设备三方数据打通，形成患者个体化健康画像。

体质与药效关联分析：实时追踪患者体质波动，并动态评估用药效果与体质状态的相关性。

AI预测与反馈闭环：AI根据实时数据更新体质分类，并生成个体化用药建议，医生可以选择采纳或调整，形成反馈闭环。

平台上线的那天晚上，顾然、苏静和团队成员们一起守在实验室，看着第一批数据缓缓流入系统。

第一条记录来自和衡堂的一位老患者，他的历史脉象数据、服药记录、和最近的HRV监测数据同时被系统捕捉并分析。

系统在几秒钟内生成了他的动态体质曲线，以及过去半年中药效波动与体质变化的对应关系。

“如果这个平台能稳定运行，我们就真的迈出了最关键的一步。”李思源激动地说道。

“这只是个开始，”顾然看着屏幕上不断跳动的图表，目光深邃，“真正的难题，是如何让它为每一位患者真正带来价值。”

苏静轻声笑道：“每一步都值得认真走下去，未来就在眼前。”

顾然转头看着她，嘴角微微扬起：“是啊，我们一起走下去。”