HIT-D平台上線的第二天，第一批來自合作醫院和和衡堂的曆史數據便陸續流入。

顧然站在大屏幕前，看着一個個患者的體質畫像逐步生成——

張某，男性，65歲，合并高血壓和糖尿病，長期服用抗凝藥

動态體質分類：陽虛偏寒型，體質穩定度：65%

過去一年藥效波動率：高

體質變化觸發因素：氣候變化、情緒波動、飲食寒涼

李某，女性，58歲，冠心病術後，服用抗凝藥

動态體質分類：氣虛濕阻型，體質穩定度：82%

過去一年藥效波動率：中

體質變化觸發因素：睡眠質量、脾胃功能波動

這些數據像一張張立體化的健康名片，不僅僅是簡單的電子病曆記錄，而是将患者的身體狀态、生活習慣、藥物反應全面整合在一起，形成動态且立體的個體化畫像。

“這樣每個患者的體質、用藥反應、生活習慣都能逐漸拼成完整圖譜，醫生在決策時就有了更多維度的參考。”李思源一邊操作系統，一邊向蘇靜展示最新生成的體質圖譜。

蘇靜眼裡透出興奮：“如果這樣的數據積累到一定規模，我們或許真的能證明，體質不僅影響藥效，還可能影響疾病的進展速度。”

顧然輕輕點頭，目光沉穩：“隻有真正把體質概念量化成數據，才能讓醫學界相信它的科學價值。”

随着數據不斷彙入，HIT-D的AI分析模塊逐漸捕捉到一些有趣的潛在規律。

李思源調用了一組特定條件下的患者數據，篩選條件是：長期服用抗凝藥，合并脾胃功能偏弱，并伴有長期失眠或焦慮症狀。

系統分析後發現，這類患者的藥效波動率比普通患者高出近30%，并且這種波動與HRV波動曲線高度吻合。