她的特异性病，‘安宁疗护’是让她舒服点等死。这就是你们提供的‘选择’？一个无效，一个等死？”
康佑沉默了两秒，全息影像的眼睛似乎有极其细微的数据流闪过。它在进行更深层的逻辑推演，或者……在调取更核心的评估结果。
“江先生，”康佑再次开口，语气出现了一丝极其细微的变化——少了一点程式化的共情，多了一点纯粹的、基于数据的陈述感，“或许，我们可以从另一个维度来审视这个问题，这有助于我们达成更清晰的共识。”
玻璃墙面上，浮现出一系列复杂的动态图表和数据流。
“这是基于‘全社会医疗资源优化配置模型’进行的分析。”康佑指向图表，“模型综合考虑了人口结构、资源稀缺性、技术发展曲线、社会总福利最大化等核心参数。”
一个饼图展开，显示各种疾病消耗的医疗资源比例。
“您母亲的基因病变，属于‘极低发病率、超高干预成本’类别。在资源分配优先级模型中，此类状况的排序相对靠后。”
然后是一个曲线图，横轴是年龄，纵轴是“预期社会贡献净值”。
“这是个体‘剩余生命周期社会贡献净值’预测模型。综合年龄、教育背景、技能储备、健康状况趋势、以及社会关联度等变量进行计算。”康佑的手指向代表林婉年龄（98岁）的位置，那里有一条急剧下滑、已然接近底部的曲线，“对于高龄、且患有复杂昂贵疾病的个体，其预期社会贡献净值，在模型中通常会趋近于零，甚至为负——因为需要消耗大量本可用于其他更高‘效益’个体的资源。”
江辰看着那条几乎贴地的曲线，感觉喉咙发紧。
康佑继续，调出另一个对比图：“这是将该个体（林婉女士）如果接受完整‘个性化方案’的预计总成本（折现到当前），与她的‘剩余生命周期社会贡献净值预测值’进行对比的示意图。”
两条线。一条代表成本，起始点就是数百万信用点，是一条高企的横线。另一条代表“贡献值”，是一条趴在底部的、几乎看不见的微弱波动线。
“如图所示，”康佑的声音平静无波，像是在讲解一道数学题，“持续性的高成本干预，其投入与个体潜在产出之间，存在巨大的、难以逾越的‘效益鸿沟’。从社会整体资源优化配置的效率角度，将等量资源投入于更年轻、更健康、或患有更高治愈性价比疾病的个体，所能产生的总福利提升，要显著得多。”
江辰死死盯着那两条
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