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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”（DigitalTwin）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。

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