个人体质档案上线一周后，首批300名患者的动态记录逐渐完善。

苏静带着团队逐一梳理这些患者的“体质—药效—生活事件”三联图，发现了一些非常有价值的线索——

一名50岁的高血压患者，在气候骤变期间，体质由“气阴两虚”迅速转向“阴阳失调”，降压药的疗效明显减弱；

一名长期服用抗凝药的慢性房颤患者，每次情绪低落后，舌象都从“红绛舌”逐渐变成“暗淡紫舌”，药效波动率明显增高；

一名糖尿病合并冠心病患者，每逢节假日饮食失控，体质几乎必然转向“湿热交阻”，药物吸收率下降超过15%。

这些变化和波动，在传统西医随访中往往只被记录为“个案”，但在HIT-D系统里，这些个案逐渐形成带有共性的趋势线。

“如果样本量足够，这些趋势可能会成为新的体质分类依据。”李思源兴奋地说。

“体质分类从经验走向数据，这才是中医现代化真正的方向。”苏静轻声道。

顾然站在屏幕前，看着不断浮现的动态体质波动图，忽然觉得，这不仅仅是医学研究，更像是为每个人记录他们身体的生命旅程。

数据之外，还有更多变化悄然发生。

体质档案上线后，患者的主动参与度明显提高。

不少患者开始主动记录每天的饮食、睡眠、情绪变化，甚至还有患者在备注栏里写下自己的心事——

“最近总是为孩子的学习发愁，睡也睡不好。”

“今天和老伴散步了半小时，心情很好，感觉身体轻松了些。”

“这几天膝盖特别酸，可能跟天气变冷有关。”

“这些信息比单纯的检测数据更真实，”苏静轻声说，“因为它们记录的是‘人’本身，而不是冷冰冰的指标。”

顾然翻看这些记录，心里竟然有些感动。

“每个人都在用自己的方式提醒我们，他们不是一个个编号，而是有情绪、有经历、有生活的人。”

苏静微微点头，轻声补充：“他们信任我们，才愿意把这些写下来。”

系统记录的生活事件越多，HIT-D的AI模型也变得越来越“敏感”。

系统已经能够初步预测生活事件对体质的影响程度，并根据每个人的基础体质差异，给出提前干预建议：

当某患者连续三天记录“睡眠质量低于60分”，系统会自动提醒：调整睡眠环境，必要时结合温补安神调理；

当患者记录“连续情绪低落+近期饮食偏寒”，系统会提醒：关注脾胃功能，避免过度寒凉饮食；