大語言模型賦能中醫(yī)藥研究生科研能力策略研究

摘要：隨著人工智能技術的快速發(fā)展，大語言模型（LLMs） 在教育領域的應用日益廣泛。該研究著眼于探索大語言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升中的作用與應用策略，全面審視了中醫(yī)藥研究生在科研能力方面的現(xiàn)狀，并據(jù)此提出了一系列創(chuàng)新策略，包括運用大語言模型優(yōu)化知識檢索、輔助實驗設計、增強數(shù)據(jù)分析能力以及提升論文撰寫質(zhì)量。大語言模型的引入顯著提高中醫(yī)藥研究生的科研能力，同時為其現(xiàn)代化進程提供強有力的技術支撐。

關鍵詞：大語言模型；中醫(yī)藥；研究生；科研能力；教育技術；自然語言處理

中圖分類號：TP391" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0115-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

中醫(yī)藥作為中國傳統(tǒng)文化瑰寶，擁有獨特理論體系和豐富臨床經(jīng)驗，對全球健康事業(yè)影響深遠[1]。現(xiàn)代醫(yī)學快速發(fā)展，中醫(yī)藥傳承與發(fā)展面臨挑戰(zhàn)。研究生教育是培養(yǎng)中醫(yī)藥科研人才的關鍵階段，其科研能力直接關系學科創(chuàng)新與進步[2]。為滿足現(xiàn)代科研需求，中醫(yī)藥學科亟須與現(xiàn)代科技融合，推動現(xiàn)代化和國際化[3]。因此，提升中醫(yī)藥研究生科研能力是亟待解決的問題。

人工智能技術是模擬和擴展人類智能的先進手段，已成為推動社會進步的重要力量。在中醫(yī)藥領域，人工智能技術的應用已經(jīng)滲透到中醫(yī)診斷、健康管理、名老中醫(yī)經(jīng)驗傳承、藥物配方創(chuàng)新等多個方面[4-5]。我們曾使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行乳腺癌預測[6]，基于視覺變壓器適配器的雙曲嵌入實現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變的多病變分割[7]。近年來，以生成式人工智能（AIGC） 為代表的新一代人工智能技術，極大地促進了人機交互的發(fā)展。在這一領域，大語言模型（LLMs） 以其在自然語言處理任務上的顯著成果和出色的知識涌現(xiàn)能力，成為研究的熱點。

教育領域，大語言模型在輔助教學、個性化學習資源、優(yōu)化學習路徑等方面潛力巨大[8-9]。將大語言模型應用于中醫(yī)藥研究生教育，有望通過智能化手段提升科研能力，推動學科現(xiàn)代化。例如，中國科學院文獻情報中心與科大訊飛股份有限公司聯(lián)合研發(fā)的科技文獻大模型-星火科研助手，就是一個成功案例。該模型基于豐富的科技文獻資源，提供成果調(diào)研、論文研讀和學術寫作等科研助手功能，為科研工作者提供了一個高效、精準的科技文獻服務平臺，極大地助力了科研工作的開展[10-11]。

盡管大語言模型在研究生科研能力提升方面有成效，但在中醫(yī)藥專業(yè)仍面臨挑戰(zhàn)。首先，提示詞（Prompt） 設計不合理是突出問題。提示詞直接影響大語言模型對問題的理解和回答的準確性。中醫(yī)藥研究生調(diào)研古典書籍時，合理提示詞可獲得更清晰的回答。然而，不熟悉人工智能的研究生難以設計有效提示詞，可能無法充分利用大模型潛力。其次，數(shù)據(jù)整理和分析能力欠缺是重要問題。中醫(yī)藥研究生可能缺乏數(shù)據(jù)清洗、預處理和分析技能，而這些技能對利用大語言模型至關重要。

本文旨在探討大語言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力培養(yǎng)中的應用潛力，分析其在文獻檢索、實驗設計、數(shù)據(jù)分析和論文寫作中的作用，為中醫(yī)藥教育和科研提供新思路。具體策略如圖1所示。

1 中醫(yī)藥研究生科研能力現(xiàn)狀

1.1 文獻檢索效率的挑戰(zhàn)

中醫(yī)藥研究生科研工作首先面臨知識檢索難題。中醫(yī)藥古典文獻（如《黃帝內(nèi)經(jīng)》《傷寒雜病論》） 蘊含豐富理論和實踐，但古文晦澀和非標準化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)給信息檢索帶來障礙。學生需投入大量時間閱讀理解古籍，且缺乏高效檢索工具，難以快速定位信息。這一現(xiàn)狀嚴重制約了中醫(yī)藥研究生科研工作的效率和深度。

1.2 實驗設計能力的不足

實驗設計是科研核心，但其復雜性對中醫(yī)藥研究生是挑戰(zhàn)。由于基礎理論不扎實和復雜知識整合能力缺乏，研究生面對新方向時難以有效實驗設計。此外，團隊合作中發(fā)散思維和創(chuàng)新意識不足，限制了提出創(chuàng)新問題和設計思路的能力。

1.3 數(shù)據(jù)分析能力的薄弱

臨床研究中，數(shù)據(jù)分析至關重要。中醫(yī)藥研究生統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學基礎薄弱，面對復雜數(shù)據(jù)分析任務可能力不從心。此不足影響數(shù)據(jù)有效解讀，制約數(shù)據(jù)標準化能力，以及利用大語言模型提升分析效率的潛力。

1.4 論文撰寫能力的待提升

論文撰寫是科研成果傳播關鍵，但中醫(yī)藥研究生面臨挑戰(zhàn)。英語水平不足、論述不深入、框架條理欠缺，影響準確表達研究思路和結(jié)果。這些問題降低論文質(zhì)量，影響發(fā)表機會。研究生對英文寫作的畏難情緒，降低了寫作積極性。

中醫(yī)藥研究生在科研能力上的現(xiàn)狀亟須改進。提升文獻檢索效率、加強實驗設計能力、強化數(shù)據(jù)分析技能以及提高論文撰寫水平，是當前教育和科研工作中需要重點關注和解決的問題。通過這些方面的提升，可以有效地增強中醫(yī)藥研究生的科研能力，進而推動中醫(yī)藥學科的發(fā)展和創(chuàng)新。

2 大語言模型提升中醫(yī)藥研究生科研能力策略

近年來，大語言模型的快速發(fā)展正在重塑研究生教育和科研的各個方面。目前常見的大語言模型如表1所示。大語言模型通過深度學習和數(shù)據(jù)訓練，能夠執(zhí)行復雜的語言任務，在理解和生成自然語言方面展現(xiàn)出了前所未有的能力。當前的教育和科研背景下，大語言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升上扮演著越來越重要的角色。本文主要闡述大語言模型在優(yōu)化文獻檢索、輔助實驗設計、提升數(shù)據(jù)分析能力和優(yōu)化論文撰寫這四個方面的策略。

2.1 利用大語言模型優(yōu)化知識檢索

快速提取中醫(yī)藥文本信息是提升研究生科研能力的關鍵。利用檢索增強生成（RAG） 技術，從海量文獻中精準提取信息并生成回答，有助于發(fā)現(xiàn)中醫(yī)藥隱性知識。提示詞設計對提升大模型處理復雜任務的準確性和效率至關重要。提示詞通常由指令和輸入數(shù)據(jù)組成，指令應明確、清晰，上下文內(nèi)容越精確，生成效果越好。如圖2所示，提示詞優(yōu)化通過增設背景提示、角色設定、示例引導及輸出規(guī)范等策略，有效提升了大模型輸出效果。

因此，本文將研究開發(fā)適用于中醫(yī)藥領域的提示詞庫，深入分析專業(yè)術語和研究問題，確保準確性和實用性。首先，通過文獻綜述和需求分析，了解中醫(yī)藥研究生使用大語言模型的具體需求和問題，為提示詞庫開發(fā)和培訓課程設計提供指導。其次，基于文獻綜述和需求分析設計初步提示詞庫。再次，通過互動和反饋，優(yōu)化調(diào)整提示詞庫，確保有效性和適用性。最后，通過工作坊和在線教程，教育研究生設計和使用有效提示詞，提高與大模型科研助手互動效率。此外，通過構(gòu)建包含中醫(yī)典籍、古籍和文獻的核心數(shù)據(jù)基礎（需引用數(shù)據(jù)來源） ，大語言模型可實現(xiàn)中醫(yī)藥領域知識智能問答。

2.2 利用大語言模型輔助實驗設計

大語言模型可模擬專家思維，提供實驗設計參考和建議。如圖3所示，用戶輸入提示詞，大語言模型（如Kimi） 分析歷史數(shù)據(jù)和文獻，自動生成初步實驗方案，包括目的、方法、材料和預期結(jié)果。研究生可根據(jù)建議，結(jié)合自身情況優(yōu)化實驗設計。此外，中醫(yī)藥LLM中，混合專家系統(tǒng)（MoE） 整合規(guī)則推理、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習和模糊邏輯等技術，形成處理復雜和不確定問題的系統(tǒng)。MoE可處理診斷和治療中的不確定性，吸納新臨床結(jié)果和反饋，優(yōu)化更新治療策略。

2.3 利用大語言模型提升數(shù)據(jù)分析能力

通過開設數(shù)據(jù)科學基礎課程（結(jié)合大語言模型應用） ，采用理論與實踐結(jié)合的教學方法（如講座、實踐、案例研究） ，提升研究生數(shù)據(jù)技能。課程內(nèi)容根據(jù)中醫(yī)藥領域需求定制。利用大語言模型整合統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析工具，提供智能化分析服務。通過自然語言指令（舉例） ，研究生可進行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析和結(jié)果解釋。大語言模型自動化處理分析大量數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)整理工作量，使研究生專注于創(chuàng)新和深入分析。大語言模型可作為輔助決策工具，推薦統(tǒng)計方法和模型，提高數(shù)據(jù)分析準確性和效率。大語言模型可整合數(shù)據(jù)挖掘技術，從大量中醫(yī)藥數(shù)據(jù)中提取信息。例如，使用聚類分析、因子分析、關聯(lián)規(guī)則等方法發(fā)現(xiàn)方劑配伍規(guī)律和癥狀分析。

2.4 利用大語言模型優(yōu)化論文撰寫

大語言模型可輔助研究生撰寫高質(zhì)量學術論文。通過自然語言生成技術，模型可生成論文各部分（如摘要、引言、方法、結(jié)果和討論） 研究生可在此基礎上修改完善，提高論文質(zhì)量和發(fā)表可能性。大語言模型可通過語言校對和潤色，改進論文語言和表達。

3 結(jié)論

本研究探討了大語言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升中的作用和潛力。分析發(fā)現(xiàn)，大語言模型在文獻檢索優(yōu)化、實驗設計輔助、數(shù)據(jù)分析能力增強、論文撰寫優(yōu)化等方面為中醫(yī)藥研究生提供助力。

總之，大語言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升上價值顯著，為學科發(fā)展和現(xiàn)代化注入活力。未來，隨著人工智能技術進步，大語言模型在中醫(yī)藥教育和科研領域前景廣闊，期待其推動學科創(chuàng)新，培養(yǎng)更多具備現(xiàn)代科研能力的中醫(yī)藥人才。同時，大語言模型的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如模型的準確性、數(shù)據(jù)的安全性和倫理問題等。因此，未來的研究需要在確保技術可靠性和安全性的基礎上，進一步探索大語言模型在中醫(yī)藥領域的深度應用。同時，我們也需要加強跨學科的合作，整合資源，共同推動大語言模型在中醫(yī)藥教育和科研中的健康發(fā)展。

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】