從京郊中西醫結合醫院返回後，顧然和蘇靜馬不停蹄地趕往第二站——京南一家以慢病管理聞名的三甲醫院，這裡擁有國内領先的慢性病随訪數據庫，尤其是心血管領域的長期追蹤數據，被行業内稱為“真實世界數據寶庫”。

醫院的副院長韓雪峰親自接待了他們。

“我們之前也聽過你們HIT-D的名字，體質量化這條路，敢走的人不多，你們算是有膽量的。”韓院長笑着說。

“不敢當，我們隻是想看看，從不同角度走過去，會不會有新的發現。”顧然态度始終謙遜。

韓院長領着他們參觀了醫院專設的慢病管理中心，幾萬名慢病患者的電子健康檔案，完整記錄着從首診、住院、長期随訪到動态健康幹預的全過程。

“我們願意開放部分匿名數據給你們做研究，”韓院長走到檔案庫前，語氣鄭重，“但你們也要保證，我們醫院的患者利益和數據安全是第一優先。”

“這是底線，我們完全理解。”顧然與蘇靜幾乎異口同聲。

合作協議簽訂後，顧然團隊很快收到第一批脫敏數據包。

然而，真正投入數據整理時，蘇靜發現了一個嚴重問題——中西醫的描述體系仍然存在巨大鴻溝。

西醫記錄的是具體指标：血壓、血糖、血脂、肝腎功能等，标準化程度高；

中醫記錄的是體質描述：虛、實、寒、熱、氣滞、血瘀，描述偏主觀，醫生風格差異大；

HIT-D體質量化系統需要的，是結構化的生理信号數據，如HRV曲線、睡眠周期、舌象圖像等。

“這些數據的‘語言’根本不一樣，AI再強，也沒法直接識别。”李思源皺眉。

“那就搭橋，”顧然目光沉穩，“我們來建一套‘中西醫數據映射模型’，讓AI先學會翻譯。”

為了攻克這個“數據語言轉換”難題，顧然請來了中醫數據标準化研究專家——梁遠清。

梁遠清站在實驗室大屏幕前，看着兩套完全不同的數據格式，微微點頭：“這其實是我們早就遇到的難題，但你們現在有AI和多源數據，或許真的能補上這一課。”

他提議，以秦老的脈象記錄為标準模闆，逐步把和衡堂的病例語言逐步結構化，并與合作醫院的中醫記錄做比對，從中歸納出可供機器識别的标準描述詞庫。

“我們不直接讓AI解讀中醫描述，”梁遠清強調，“而是讓AI在标準詞庫基礎上，結合生理數據找規律，這樣既保留中醫經驗，也符合現代醫學的數據邏輯。”

新的數據映射流程上線後，HIT-D系統也進行了全方位升級：

生理信号與體質描述的映射模型逐步完善；

患者自述症狀、生活事件、情緒變化等非結構化信息被逐步量化；