面对团队成员之间如此明显而又深刻的分歧和争议，叶尘并没有被眼前的困难所吓倒，更没有急于求成、盲目冒进。相反，他以冷静、睿智和包容的态度，采取了一系列富有针对性和建设性的措施来化解矛盾、促进融合。他精心组织了一系列形式多样、内容丰富的研讨交流活动和专业培训课程，为团队成员们搭建了一个相互学习、相互交流、相互启发的平台。
他邀请中医专家们为数据科学家们系统地讲解中医的基本理论、经典着作、诊断方法和治疗原则，通过生动具体的临床案例和实际操作演示，让数据科学家们能够亲身感受到中医的独特魅力和内在逻辑；同时，安排数据科学家们为中医专家们详细介绍人工智能的基本原理、技术架构、应用场景和最新发展动态，展示先进的数据分析工具和算法模型，帮助中医专家们了解人工智能在处理复杂数据和挖掘潜在规律方面的强大能力和优势。
通过这种双向的、互动式的学习交流机制，团队成员们逐渐打破了固有的思维壁垒和学科界限，开始从彼此的专业视角中汲取营养和灵感，共同探索中医与人工智能融合的可行性路径和创新模式。
在研究工作逐步深入推进的过程中，他们首先面临的是一个极为棘手的数据采集难题。中医的临床实践数据广泛分散在全国各地的各级各类医疗机构中，这些数据不仅格式各异、标准不一，而且质量参差不齐、可靠性难以保证。为了从根本上解决这一问题，叶尘带领团队不辞辛劳地与多家具有代表性的医院展开了艰苦卓绝的合作谈判和协调工作，最终成功建立了一个跨区域、跨机构的中医临床数据共享平台。在这个平台上，他们对海量的原始数据进行了全面、系统的规范化整理、清洗、标注和分类，为后续的数据分析和模型训练奠定了坚实的基础。