最终历经千辛万苦，临床试验的批件终于拿到了。
我林寻、花瑶和张宇，这三位江城大学附属医院疑难病症精准治疗小组成员，
终于有机会将他们基于“AI启明”发现的[特定神经递质名称]全身神经调节机制，
应用到真正的帕金森病患者身上。
临床试验初期，一切似乎都在朝着好的方向发展。
首批入组的几位患者，在接受了针对性的神经递质调节治疗后，症状都有了不同程度的改善，
这让整个团队都备受鼓舞。
只是，好景不长，随着更多患者的入组和治疗周期的延长，
一些棘手的问题开始浮现。
“林寻，你看这组数据。”
花瑶拿着最新的临床报告，眉头紧锁地走进办公室，
“这位患者，按道理说，他的[特定神经递质名称]水平异常非常典型，
和我们动物实验中反应最好的那一组模型很相似，但治疗效果却不理想，
震颤和僵直改善甚微。”
我林寻接过报告，迅速浏览。
我的速记能力让我能立刻回想起这位患者的所有基线数据和病史。
“确实奇怪。还有其他类似情况吗？”
“有，”
张宇也调出了AI分析系统，
“我们统计了一下，大概有15%的患者，治疗效果没有达到预期，
甚至有3位患者出现了轻微的症状反弹。”
办公室里的气氛再次凝重起来。
从模拟实验的成功，到动物实验的惊人效果，我们一路过关斩将，
却在最关键的临床试验阶段遭遇了“滑铁卢”。
“怎么会这样？”
花瑶有些沮丧，
“难道我们的理论基础有问题？”
我林寻没有立刻回答，
我闭上眼睛，特种兵的冷静让我强迫自己排除干扰，专注于问题本身。
“AI启明”也在我的意识中高速运转，
重新分析着所有临床试验数据，对比着有效患者和无效患者的各项指标差异。
“不，理论基础应该没问题。”
我林寻睁开眼，眼神锐利，
“动物实验的结果是扎实的。
现在的问题，可能出在个体差异上。
帕金森病的病因复杂，每个患者的基因背景、病程、合并症都不同。
我们之前的模型，可能过度依赖了[特定神经递质名称]这个单一靶点，
忽略了其他潜在的调节因素或干扰因素。”
张宇点头附和：
“没错，人体是一个极其复杂的系统。
我们现有的AI医生模型，比如早期肺癌、胃癌诊断那些【AI医生功能】，
更多是基于静态的影像或病理数据进行判断。
但帕金森这种动态的、全身性的神经调节，变量要多得多。”
“我们在研究帕金森问题时，日夜沉浸在海量且复杂的数据之中，”
我林寻再次想起了研究初期的困境，
“现在看来，我们面对的，是比想象中更海量、更复杂的临床个体数据。”
“那我们该怎么办？”
花瑶问道，眼中带着一丝焦急。
我林寻深吸一口气，目光重新变得坚定：
“调整方案。‘AI启明’，启动自适应学习模式，将所有临床试验数据，
包括这些效果不理想的病例，全部纳入深度分析，
重点挖掘影响疗效的潜在因素，建立个体化治疗预测模型。
我们不能指望一种方案适用于所有患者。”
“对！”
张宇精神一振，
“我们可以根据AI分析的结果，
为不同亚群的患者制定个性化的神经递质调节方案，
甚至联合其他靶点进行治疗！”
花瑶也重新燃起了希望：
“我立刻去整理这些疗效不佳患者的详细临床资料，包括他们的生活习惯、
用药史，甚至肠道菌群数据，看看能不能找到什么共同特征。”
办公室的灯光，又一次陪伴我林寻、花瑶和张宇度过了无数个不眠之夜。
我林寻的“AI启明”火力全开，进入了前所未有的高强度分析状态。
我林寻凭借其速记能力，将每一位患者的详细病史、用药反应、
生活习惯乃至细微的情绪变化都精准地输入系统，
为AI提供了海量而细致的原始素材。
张宇则夜以继日地优化算法模型，
确保“AI启明”能从纷繁复杂的数据中捕捉到最关键的特征。
花瑶则泡在病房和病历库中，
与临床医生紧密沟通，从医学角度解读数据背后的含义，为AI分析提供专业指导。
我们深入分析每一个患者的数据，特别是那些对初始治疗方案反应不佳的病例。
“AI启明”不再局限于[特定神经递质名称]这一个核心节点，
而是将其置于一个更为庞大和动态的全身神经网络中进行考量，
分析其与其他神经递质、激素、免疫因子乃至肠道菌群的复杂相互作用。
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