人工智能在中醫藥中的發展現狀與倫理挑戰

〔摘要〕在5G技術迅速發展的背景下，人工智能在中醫藥方面的應用面臨新的機遇與挑戰。圍繞人工智能在中醫藥發展如何守正創新，從人工智能在中醫四診合參、辨證論治，輔助診療，中藥研發，治未病，以及知識傳承等方面的發展現狀出發，論述了政策、技術支持以及健康需求增加等發展機遇，并針對機器倫理、數據倫理、監管機構審查等方面，提出應完善訓練算法，輔助醫療工作；明確數據所有權，保證數據安全；建立人工智能倫理委員會，完善審查制度等建議，期冀最大程度發揮智慧醫療的優勢，加快推進中醫藥現代化進程，造福患者、服務人類健康。

〔關鍵詞〕人工智能；中醫藥；醫學倫理；智慧醫療

〔中圖分類號〕R-052 〔文獻標志碼〕A 〔文章編號〕1001-8565（2025）02-0173-06

DOI： 10. 12026/j. issn. 1001-8565. 2025. 02. 05

Development status and ethical challenges of artificial intelligence in traditional Chinese medicine

DAI Jiaqing1， JIANG Yuxuan1， HU Jingnan2， YANG Liu2， GUO Lifang2

（1. Graduate School， Hebei University of Chinese Medicine， Shijiazhuang 050091， China；2. Research Department， the First Affiliated Hospital of Hebei University of Chinese Medicine， Shijiazhuang 050011， China）

Abstract： In the context of the rapid development of 5G technology， the development of artificial intelligence （AI） in traditional Chinese medicine （TCM） faces new opportunities and challenges. Focusing on how to uphold tradition while innovating in the development of AI in TCM， starting from the current development status of AI in Chinese medicine， including the integration of four diagnostic methods， syndrome differentiation and treatment， auxiliary diagnosis and treatment， research and development of Chinese herbal medicine， prevention and treatment of diseases， knowledge inheritance， and other aspects， this paper discussed the support of policies and technical advancements， as well as development opportunities such as increased demand for health. Regarding machine ethics， data ethics， regulatory review， and other aspects， it also proposed some suggestions that the training algorithm should be improved to assist medical work； data ownership should be clarified to ensure data security； and an AI ethics committee should be set up to improve the review system， aiming to maximize the advantages of smart healthcare and accelerate the modernization of TCM for the benefit of patients and the service of human health.

Keywords： artificial intelligence； traditional Chinese medicine； medical ethics； smart healthcare

中醫的發展受到經驗的主觀性、語言的模糊性和理論的不確定性的限制[1]。隨著包括機器學習和深度學習等人工智能技術的發展，中醫藥也隨之步入人工智能時代，即醫療人工智能。人工智能已廣泛應用于包括中醫四診、輔助診療、中藥研發、治未病、中醫藥知識傳承等在內的多個中醫藥現代化發展層面，在提高健康領域服務水平與效率的同時，也帶來了一系列倫理風險挑戰。因此，如何應對人工智能在中醫藥發展中的倫理挑戰，趨利避害，最大程度發揮智慧醫療的優勢以服務人類健康，是中醫藥現代化領域亟待研究的課題。

1 人工智能在中醫藥中的發展現狀

1. 1 人工智能在中醫四診合參、辨證論治中的應用

近年來，中醫智能診斷是智慧醫療領域的熱點之一。整體觀念、辨證論治是中醫學理論的基本特點，首要步驟是通過望聞問切，四診合參，綜合收集癥狀，掌握疾病病因。從人工智能的角度來看，望、聞、切是模式識別的任務，包括圖像處理和信號處理[2]。隨著科技的進步，處理系統逐漸多元、精準，在圖色和圖形兩部分，分別通過不同的分析方法形成了各種算法模型。李加才等[3]應用TFDA-1面診儀對健康狀態人群的面色、光澤進行分析，為中醫面診提供客觀依據。董競方等[4]利用卷積神經網絡中的ResNet50算法對腫瘤患者舌象進行識別，且對齒痕舌和瘀斑舌的識別正確率達到90.15%。許軼君等[5]聯合應用極速成像技術與脈象儀檢測冠心病患者動脈彈性，為臨床綜合評估冠心病患者動脈彈性提供新方法。人工智能技術為辨證論治開發多維度、多層次和多角度的中醫數據，為后續包括中草藥、針灸、推拿等在內的中醫治療提供理論證據。

1. 2 人工智能在中醫輔助診療中的應用

臨床經驗是中醫辨證治療中不可或缺的一部分，中醫的處方用藥也因此具有較高的主觀性。數據挖掘技術的出現使推理癥狀、體征和中藥配方之間的復雜關系成為可能，垂直信息望聞問切與水平信息癥狀關聯信息 與中醫理論的辨證邏輯相結合，解決了建立智能診斷系統的關鍵問題。劉霞等[6]利用中醫輔助診療系統提高了社區健康管理工作質量，優化資源配置。孫明俊等[7]基于中醫藥典籍類中關于風濕性關節炎的理論，構建中醫輔助診療系統，提供知識指導，為經驗不足的臨床醫師作出輔助診療決策。馬素亞等[8]通過總結深度學習原理和傳統機器學習算法，建立跨學科的中草藥靶向提取物-證型研究，為人工智能診療模型的實現提供可能。中醫知識庫的建立為提取理論知識提供了基礎，人工智能技術為中醫醫生提供參考意見和輔助決策，幫助中醫醫生在診療過程中更加準確地診療疾病。

1. 3 人工智能在中草藥研發中的應用

中醫整體觀念決定了中藥具有多靶點、多方向、系統性等特點，中藥多成分與其多靶點之間的對應關系、相互作用難以精準識別。隨著生物醫學數據庫的爆炸式增長以及對中藥成分藥理認識的增加，人工智能輔助進行中藥潛在靶點群的選擇，化合物篩選，從中藥分子化合物的角度了解中藥的藥理機制，發現草藥新的潛在治療應用。孫滿等[9]從廣藿香莖和葉的揮發油中尋找中藥新配方的潛在活性成分和核心靶點，提取分離出廣藿香酮，有望成為肺癌新的治療藥物。人工智能通過學習算法挖掘和整合海量數據，尋找飲片質量與外在影響因素的密切聯系，為中藥質量的量化評價提供理論支持。人工智能技術對于中藥分子機制的發現和藥物療效的評價具有重要作用。

1. 4 人工智能在中醫治未病中的應用

“治已病不如治未病”，中醫認為相較于治療疾病，預防疾病更重要。預防疾病包括預防既發疾病和預防疾病復發。安德烈埃斯特瓦等[10]利用深度神經網絡對皮膚癌患者進行級別分類，為實現提前干預皮膚癌患者的疾病進展提供可能。針對慢性疾病，邢偉英等[11]以中醫面診理論為依據，利用深度神經網絡技術從人臉視頻中預測血壓，預測準確率達到90%。基于可穿戴傳感器和人類活動模擬技術，通過模擬3D虛擬環境，醫護人員對家庭成員進行遠程監督管理，完成家庭健康監測與護理，及時發現潛在的健康問題，并采取如針灸、太極等中醫療法與健康人的生活方式相結合，通過智能機器人與自閉癥兒童交流及引導，提升心理健康等預防措施，提高個體精準化養生保健與預防疾病進展。人工智能技術通過健康監測與篩查，養生保健，心理調適，健康宣教，辨證施治等，強調人的自我調節和健康管理，有效降低患病風險，提高整體的健康水平。

1. 5 人工智能在中醫知識傳承中的應用

中醫作為一門傳統醫學之所以在歷史長河中代代相傳，關鍵在于知識和經驗的傳承。現有的繼承方法仍然遵循著過時的Master-Prentice模式，由于中醫的個體化治療特點，利用人工智能技術進行規范化、客觀化、定量化的規則進行標定診斷，基于規則和深度學習模型構建名醫師承原型系統框架，有學者利用構建成功的師承框架，對名醫關于小兒哮喘的治療進行案例研究，結果表明所生成的處方與名醫相似度可達到90%以上[12]。人工智能技術的發展為智能傳承提供了一條可行的途徑。

2 中醫藥醫療人工智能發展機遇

2. 1 政策支持

2017年，《新一代人工智能發展規劃》指出，人工智能在疾病診療、醫學影像、健康管理、藥物研發等多個方面具有廣闊的應用前景。2018年，國務院辦公廳關于《促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》指出，基于“互聯網+”研發支持中醫望聞問切的辨證論治診療系統，為中醫實現精準治療提供技術手段。2019年，國務院關于《促進中醫藥傳承創新發展的意見以信息化支撐服務體系建設》指出，支持發展互聯網中醫醫院，推動開展線上線下一體化服務和遠程醫療服務。2023年3月，國務院辦公廳印發了《關于進一步完善醫療衛生服務體系的意見》，要求發展“互聯網+醫療健康”，加強健康醫療大數據共享交換與保障體系建設。

2. 2 技術支持

5G，即第五代移動通信技術，具有高速率、低時延、多連接的優勢。5G為“萬物互聯”提供技術支持，促進各行業的創新融合。借助人工智能和物聯網，醫院可以提高效率、削減開支并提供更好的患者護理[13]。基于智能合約的醫療機器人手術認證系統：智能和區塊鏈驅動的觸覺互聯網的創新框架[14]，更加靈活的醫療機器人結構技術、更加高效的人機交互技術以及遠程操作技術可在全球范圍內應用。5G時代，醫生遠程操作術銳單孔腹腔鏡手術機器人，為身在異地手術室的患者完成了前列腺癌根治手術。

云計算技術是一系列具有分布式計算邏輯的技術統稱，針對計算問題陳列完整的計算程序，借助龐大的網絡將計算程序分解為若干內子計算程序，通過計算子程序的結果，整合獲得完整的問題解答，通過多個服務器組成的龐大系統進行搜尋等工作后，傳輸給用戶問題解答。應用云計算技術可以提高中醫醫療信息系統的信息處理能力，加快中醫醫療信息化的發展速度。

機器學習的發展基于統計學和算法，通過構建和訓練數學模型，以數據驅動的方式進行模式識別和決策。深度學習作為模式識別技術的核心方法，常用的模型包括卷積神經網絡和循環神經網絡，利用圖像和語言處理方面的優勢，推動模式識別的在中醫四診及數據庫構建與讀取等方面發展，促進中醫藥數據挖掘的應用，提高數據利用率。

2. 3 健康需求增加

大多數健康結果受社會環境、環境暴露、行為模式和遺傳學的影響。隨著工業化、城鎮化、人口老齡化的進程加快，不良生活方式愈加嚴重，健康需求更為迫切。受社會環境影響，人們對于心理健康服務的需求顯著增加[15]。維賈亞等[16]研究發現，大多數農村和城市青少年存在焦慮抑郁和人際痛苦，其中農村青少年的比重較城市青少年更甚。另外工業污染是中國癌癥集群的新聞報道中最常出現的環境因素，對于環境暴露，提供補充癌癥護理是一個發展中的領域。一項患者調查[17]顯示，癌癥患者最希望從補充療法中獲得心理幫助。2023年美國癌癥統計報告[18]指出，2023年將有127 070例患者死于肺癌，其中103 000例患者（占比81%）的死亡是直接由吸煙引起。吸煙作為肺癌主要誘因，對公眾健康具有很大威脅，改變生活行為模式，對于肺癌的預防大有助力。在人口老齡化與醫療進步的背景下，佩特拉等[19]研究表明，慢性病患者中，多病患者在大多數健康領域比患有一種慢性疾病的患者經歷更多的健康問題，依賴醫院-家庭護理等全方位的健康需求。

3 中醫藥醫療人工智能的倫理風險

3. 1 機器倫理問題

中醫藥在人工智能發展中面臨機器診斷準確性、機器同理心的缺失及過度機器依賴等問題。中醫藥在人工智能研究中的報道往往顯示診斷準確性不佳。望聞問切、四診合參是中醫辨證施治，開方治病的主要技術手段。望診即望整體，望局部。其中望舌望面在臨床實踐中不斷證實具有較高的實用價值，而人工智能介入的四診尤其是面診舌診等，存在因算法設計中固有的問題導致精度夸大的問題，即過擬合。人工神經網絡從太小的樣本量或太高的節點數量過度擬合，存在夸大了診斷準確性，高估了模型臨床性能的問題。人工智能在問診或執行某些任務中缺少同理心鍛煉，患者可能更需要“總是去安慰”，而不是冰冷的毫無感情的機器回應。人工智能缺乏的同理心不利于機器與患者之間的交流，反而容易激起患者的排斥心理，降低就診體驗感。新技術的出現在便利相關技術人員的同時也會導致其主體對新技術的過度依賴。醫生過于依賴人工智能長期發展會導致自身技術能力的退化、缺失，決策效率變低，信心受挫，進而演化成機器與醫生角色的競爭甚至替代。

3. 2 數據倫理問題

中醫藥在人工智能發展中面臨數據侵權、數據保護等問題。大數據時代，數據倫理風險主要集中在數據采集、數據存儲、數據利用、數據共享、數據預測等環節。其中在數據采集、數據利用、數據共享過程中，往往有較高概率出現對信息主體的侵權行為。如ChatGPT在網絡對話問診信息收集階段存在虛化知情同意規則，侵犯隱私權的行為。與此同時，在與衛生保健社區互相協作，與研究機構、制藥公司和保險公司共享數據時也面臨著數據保護的問題。個人隱私數據被公眾集體占有，加之更為嚴峻的網絡安全挑戰，加劇了個人對于隱私權保護的渴望與醫療系統創新發展現狀之間的矛盾，降低了公眾對人工智能系統的信心。如在通過醫療大數據共享傳承中醫知識，構建名醫師承原型系統框架時，患者電子病歷信息若被黑客惡意攻擊泄露，不僅會侵犯患者隱私權，更會危害國家安全。

3. 3 倫理機構審查問題

中醫藥人工智能在發展中面臨人工智能倫理審查制度缺乏、獨立的倫理機構監管缺乏等問題。盡管人工智能在中醫藥發展中的應用逐漸普及，醫學研究倫理審查制度較為成熟，人工智能倫理審查在醫學領域也聚焦了不少關注，但是中國目前仍需參考醫學其他方面的倫理審查制度，缺乏人工智能相關的倫理審查標準，甚至存在醫院未進行人工智能相關倫理審查而直接開展研究的情況。人工智能服務于中醫藥領域的學科交叉性決定了其參與主體的廣泛性，包括企業代表、技術人員、律師、醫務人員、患者在內的多種角色共同參與其中，相對于傳統的以更好地保護人類受試者的權益和實驗動物的福利為目的的倫理審查而言，人工智能倫理機構服務內容卻更加復雜：主要著眼未來可能產生的負面影響，而不是當下可能產生的不利影響。由此觀之，獨立的醫療人工智能倫理委員會的缺失阻礙著及時規避倫理風險的發生。

4 中醫藥醫療人工智能應對倫理風險的舉措

4. 1 完善訓練算法，輔助醫療工作

深度學習是通過利用多個神經網絡進行圖像識別、語音識別和自然語言處理的一項新技術，在診斷方面已取得質的飛躍。中醫四診、輔助診療研究中可以利用深度學習采集處理包含圖像、文字、脈搏波等在內的大量復雜敏感的醫學數據，通過訓練測試，實現對數據的有效表達。在深度學習中，為了避免過度擬合，通過擴大訓練樣本量、驗證更變量的研究隊列，共享預處理細節和訓練算法代碼，確保真實準確的訓練數據集，確保再現性和通用性，保證模型的可解釋性和透明度，防止算法帶來的歧視和偏見。通過算法訓練，鍛煉機器同理心，發展“人工情感”，增強機器人格。然而，技術是服務于人類的。人類創造機器的初衷是提供便利，輔助而不是取代，醫護人員在醫療工作中發揮主導地位。

4. 2 明確數據所有權，保證數據安全

數據所有權表示具有控制、處理或訪問數據的權限，還可以通過出售數據獲得補償，具有盈利能力。數據所有權可以是患者、醫院、企業等。中國可借鑒物理財產數據所有權來明確數據所有權，建立專門的數據保護條例，加快完善相關法律法規，以便于針對侵權行為界定侵權責任人，為維護患者權利做到有法可依。除內部侵權外，面對如黑客攻擊等外部侵權行為，應加大培養復合型人才的力度，完善計算機安全技術、建立安全的計算機系統，最大限度確保數據庫系統的穩定和安全運行。

4. 3 建立人工智能倫理委員會，完善審查制度

由古溯今，應建設以中國傳統文化為基礎的醫療人工智能倫理體系，沿襲張仲景的中醫倫理思想：重仁心、倡仁術、溯本求源，貫徹落實精誠合一的醫德觀、以人為本的醫道觀、“三才”統一的整體觀以及樸素的生命質量觀。為引導人工智能輔助中醫藥的良性發展，應對建立企業代表、技術人員、律師、醫務人員等在內的多方共同參與和監管的人工智能倫理委員會，完善人工智能倫理審查標準，對相關技術人員、資本及研究者的研發行為進行監管，有效評估其安全性、使用價值及研究目的。一旦發現有違倫理底線的情況，立即上報倫理委員會，實現以人為本、重“和”講“禮”的醫療人工智能倫理體系。

5 結語

人工智能在中醫藥中的應用應在法律法規框架下進行監管，沿襲建設“仁”的倫理體系思想，結合中醫藥辨證論治、精準治療的學科特色，運用現代最先進的人工智能技術手段，不斷總結人工智能在中醫藥發展中的實踐經驗，聚焦中醫藥現代化理論支持的短板與不足，把握中醫藥人工智能倫理體系建設的特色要求，加強培訓交流，最大程度發揮中醫藥人工智能服務人類健康的正向價值，實現中醫藥現代化建設，推動人類健康事業向前更進一步。

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