提案转化为研究课题后，安可儿的生活进入了另一种节奏。白天，她依然要高效处理“晨曦”项目跟进、跨部门协调等日常工作，保持主业不掉队。而晚上和周末的“业余”时间，则几乎全部献给了这个新课题。

    她首先根据纪屿深的提示，仔细研读了徐明转发过来的集团研究院的相关研究简报。简报涉及机器学习在医疗时间序列数据分析中的应用、多模态传感器数据融合的基本算法框架、以及联邦学习在医疗数据协作中的初步探索案例。这些内容为她构想中的“数据融合”与“隐私计算”提供了具体的技术锚点，也让她的思考不再停留在概念层面。

    接着，她开始系统地文献调研。不仅仅看脑机接口或康复机器人的论文，也深入阅读关于“数字孪生”（Digital Twin）在工业领域应用、以及“强化学习”在复杂系统控制中的最新进展。她试图从更广阔的领域汲取灵感，寻找可迁移的方**。

    秦岚对她这个课题方向表示了支持，并帮她联系了两位专家：一位是顶尖医学院康复医学系的教授，专攻神经康复评价与新技术应用；另一位是某科技公司负责医疗AI产品研发的副总裁，有丰富的多模态数据产品落地经验。安可儿精心准备了访谈提纲，在约定的时间分别与两位专家进行了电话交流。

    与教授的交流聚焦于临床真实需求和技术落地障碍。教授肯定了多模态融合的价值，但也尖锐地指出，当前很多技术研究“自说自话”，与临床工作流脱节严重，评价指标往往选择易于量化的“实验室指标”，而非真正关乎患者生活质量的“功能指标”。他建议安可儿思考如何将技术评估嵌入到标准的康复评估流程中，并关注干预的“剂量效应”和长期随访数据。

    与那位产品副总裁的交流则更偏向工程化和商业化。副总裁分享了他们在整合穿戴设备、App问卷和临床数据时遇到的数据标准化、质量控制、以及如何说服临床医生采纳新工具的挑战。他特别强调了“用户（包括医生和患者）体验”和“证据等级”的重要性，指出再好的技术，如果使用复杂或缺乏过硬的有效性证据，都难以推广。

    两次访谈让安可儿受益匪浅。她意识到，自己之前的思考过于“技术中心化”，严重忽略了临床场景的复杂性和人的因素。她修改了研究方案，增加了对“临床工作流嵌入”、“以患者为中心的效果评价”、“医患接受度影响因素”等非技术维度的调研内容。

    她将访谈收获、文献阅读笔记、以及自己的思考，整理成阶段性的研究报告，定期在“未来健康技术”小组内部分享，并听取秦岚和其他组员的反馈。小组成员来自不同背景，提出的问题角度各异，迫使她不断深化和修正自己的思考。这个过程痛苦但高效，她感觉自己对课题的理解，正以肉眼可见的速度变得丰满和立体。

    与此同时，她的日常工作也出现了新的变化。或许是因为她在课题研究中表现出的钻研精神和跨领域沟通能力，徐明开始将一些更具挑战性的协调任务交给她。比如，协调一次由“晨曦”团队、医疗机构合作方、以及第三方技术评测机构共同参加的数据盲审会议，确保流程公平、结果可信。又比如，参与一个关于“投资组合中技术协同价值评估”的内部工作坊，需要她梳理“晨曦”项目与其他