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数据验证与模型优化

AI 体质量化模型的第一轮测试完成后,顾然团队开始尝试在更多数据中验证其可靠性。

初步发现:

组A(代谢偏快)——药效起效迅速,但持续时间较短,与中医“阳盛”体质的描述相似。

组B(代谢偏慢)——药物吸收缓慢,但药效较长,可能与“阳虚”体质有关。

组C(代谢波动大)——受情绪、环境等因素影响显著,与“气虚”体质有一定相关性。

但这个分类是否真的具有医学意义?团队需要找到更多患者数据进行交叉验证。

苏静翻阅和衡堂的病历记录:“如果要验证AI的分类,我们需要找到符合这些代谢特征的真实病例。”

“可以从医院的数据入手,”李思源建议道,“但医院数据的获取涉及伦理审批,我们可能需要程总帮忙协调。”

顾然点头,转头看向程向阳:“我们需要临床合作,才能推进下一步验证。”

程向阳笑了笑:“如果你们的研究足够有价值,我可以试着联系几家医院,但你们得先让我相信它的科学性。”

为了完善模型,顾然召集团队进行深入讨论。

李思源提出:“现阶段AI只能识别数据模式,并不能解释‘为什么’这些人群的代谢特征不同。如果想让医学界接受,我们需要更深入的生理学解释。”

王倩补充道:“或许我们可以结合基因数据,看看是否有某些遗传标记与体质分类相关?”

顾然沉思片刻:“这确实是个方向,但我们也不能把所有问题都交给基因,环境和生活方式同样重要。”

“那就意味着,我们需要更完整的个体化数据模型,不仅仅是静态分类,而是考虑动态因素,比如体质的短期波动。”苏静说道。

“没错,”顾然眼里闪过一丝兴奋,“如果AI能结合实时监测数据,比如心率变异性(HRV)、睡眠质量等,或许能形成更精准的体质评估体系。”

基于团队的讨论,顾然决定对AI系统进行升级:

增加实时监测数据的分析能力,例如:

HRV(心率变异性)——衡量自律神经系统状态,可反映身体适应能力。

睡眠模式——与体质类别的相关性分析。

饮食与情绪波动——是否影响药物吸收和代谢。

尝试结合遗传数据:

分析特定基因是否与代谢模式有关,为体质分类提供更多生物学依据。

寻找医院合作,进行临床数据验证:

目标:在真实患者群体中测试体质量化分类的医学价值。

程向阳看着他们的计划,满意地点了点头:“你们的研究开始具备更完整的医学逻辑了。我会联系一些合作医院,看看有没有愿意参与初步数据验证的医生。”

苏静微微一笑:“如果我们能成功,你会不会开始相信中医的体质理论?”

程向阳笑了笑:“我只相信科学,而你们正在努力把传统经验变成科学。”

顾然轻轻点头,看着实验室的屏幕,心中充满期待。

他们的研究,正在向真实医学应用迈出关键的一步。

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