从京郊中西医结合医院返回后，顾然和苏静马不停蹄地赶往第二站——京南一家以慢病管理闻名的三甲医院，这里拥有国内领先的慢性病随访数据库，尤其是心血管领域的长期追踪数据，被行业内称为“真实世界数据宝库”。

医院的副院长韩雪峰亲自接待了他们。

“我们之前也听过你们HIT-D的名字，体质量化这条路，敢走的人不多，你们算是有胆量的。”韩院长笑着说。

“不敢当，我们只是想看看，从不同角度走过去，会不会有新的发现。”顾然态度始终谦逊。

韩院长领着他们参观了医院专设的慢病管理中心，几万名慢病患者的电子健康档案，完整记录着从首诊、住院、长期随访到动态健康干预的全过程。

“我们愿意开放部分匿名数据给你们做研究，”韩院长走到档案库前，语气郑重，“但你们也要保证，我们医院的患者利益和数据安全是第一优先。”

“这是底线，我们完全理解。”顾然与苏静几乎异口同声。

合作协议签订后，顾然团队很快收到第一批脱敏数据包。

然而，真正投入数据整理时，苏静发现了一个严重问题——中西医的描述体系仍然存在巨大鸿沟。

西医记录的是具体指标：血压、血糖、血脂、肝肾功能等，标准化程度高；

中医记录的是体质描述：虚、实、寒、热、气滞、血瘀，描述偏主观，医生风格差异大；

HIT-D体质量化系统需要的，是结构化的生理信号数据，如HRV曲线、睡眠周期、舌象图像等。

“这些数据的‘语言’根本不一样，AI再强，也没法直接识别。”李思源皱眉。

“那就搭桥，”顾然目光沉稳，“我们来建一套‘中西医数据映射模型’，让AI先学会翻译。”

为了攻克这个“数据语言转换”难题，顾然请来了中医数据标准化研究专家——梁远清。

梁远清站在实验室大屏幕前，看着两套完全不同的数据格式，微微点头：“这其实是我们早就遇到的难题，但你们现在有AI和多源数据，或许真的能补上这一课。”

他提议，以秦老的脉象记录为标准模板，逐步把和衡堂的病例语言逐步结构化，并与合作医院的中医记录做比对，从中归纳出可供机器识别的标准描述词库。

“我们不直接让AI解读中医描述，”梁远清强调，“而是让AI在标准词库基础上，结合生理数据找规律，这样既保留中医经验，也符合现代医学的数据逻辑。”

新的数据映射流程上线后，HIT-D系统也进行了全方位升级：

生理信号与体质描述的映射模型逐步完善；

患者自述症状、生活事件、情绪变化等非结构化信息被逐步量化；