8AI+中醫，診療更精準

中醫，作為中華民族傳承千年的智慧結晶，以獨特的理論體系和豐富的臨床經驗守護著人們的健康。人工智能（AI），憑借強大的數據處理能力和智能算法，為各行各業帶來了變革與創新。當古老的中醫邂逅前沿的AI，一場世紀融合正在展開。

AI全面賦能中醫藥

在北京中醫藥大學東方醫院南院區的診室里，年輕的中醫師賈鵬飛正為患者診斷病情。以往他只能憑借自身經驗問診開方，但現在初步診斷后，他會打開電腦上的“中醫數智腦”系統，將患者信息輸入其中。不一會兒，該系統便根據自身的“名中醫”知識儲備，給出輔助處方建議。賈鵬飛仔細對比自己和系統開出的藥方，發現二者有八成相似，系統藥方在用藥搭配和劑量把握上有不少獨到之處。經過思考和調整，他最終為患者開出了更完善的藥方。

目前，除了北京中醫藥大學東方醫院南院區，北京市朝陽區中醫醫院、北京市豐臺中西醫結合醫院的診室也上演著類似畫面。“中醫數智腦”研發團隊成員、北京中醫藥大學東方醫院腫瘤科副主任醫師高磊介紹，他們遴選上述醫院的4位年輕醫生，開展“中醫數智腦”基層推廣。參與推廣的醫生們反映，有了“數智腦”輔助，開方水平明顯提升，越來越像“名中醫”。

如今，AI已全面滲透到中醫藥診療管學研各領域。

智能診斷：四診信息全解析。傳統中醫的望聞問切診斷法高度依賴醫生經驗，而AI智能診療設備的出現改變了這一局面。北京中醫藥大學管理學院人工智能與大數據教研室主任郭鳳英介紹，當前，大量智能診療設備可通過人工智能拍攝病人的舌診圖像，并介入面相、脈診、體質辨識等，進行自動化分析。例如，在北京中醫藥大學深圳醫院候診區部署的智能四診儀，集成了舌面相成像模塊和脈診模塊，可智能采集患者四診信息。

精準治療：治病機理可視化。清華大學北京市中醫藥交叉研究所副所長張鵬表示，幾千年來中醫用中藥方劑治病，但服藥后患者體內的具體變化，難以用現代科學解釋。而借助AI技術，能精準追蹤疾病發展與藥物起效全過程。其所在的李梢團隊研發的UNIQ系統，就能全面解析宏觀表型、藥物與微觀生物分子間的關聯。

管理優化：就醫流程智能態。北京中醫藥大學東方醫院副院長吳疆介紹，該院打造的AI就醫助手“方方”，覆蓋診前、診中、診后全流程，實現智能化導診陪診服務。智能病歷書寫系統可自動完成病歷記錄，讓醫生更專注于診療本身。該院黨委副書記、腦病科主任醫師郭蓉娟表示，其團隊研發的“抑郁癥AI自助診療平臺”，能提供24小時心理陪伴、情緒自測和中醫非藥物指導，通過量表評估、語音交互和多模態分析，實現抑郁癥狀早期篩查和院前院后管理。

智慧傳承：名醫經驗永流傳。高磊表示，中醫藥傳承兩千余年來主要依靠師徒教授、口耳相傳，導致名醫經驗難以規模化傳承。其團隊研發的“中醫數智腦”，聚焦肺結節診療，讓AI系統學習名中醫胡凱文的診療經驗。經過古籍學習、專科培訓和反饋迭代，AI處方與專家一致率達80%，成功實現名醫思維數字化復刻。未來，團隊計劃構建50位名中醫的全病種動態數據庫，并運用AR技術動態復現患者過往舌苔、氣色、脈象、癥狀變化等診療信息，讓后世醫者能真正“見名醫之所見，想名醫之所想”，傳承中醫智慧。

創新研發：開拓找藥新范式。張鵬表示，基于UNIQ系統發現的人體表型與基因、藥物分子間存在的關聯規律，中醫方劑研發路徑得以重構。例如，UNIQ系統通過推演中藥作用于疾病、證候的生物分子網絡，不僅能闡釋名方驗方的功效機理，還可以精準優化名方驗方和方劑配伍，提升中藥療效，并推動中醫方劑研發。

三個問題是限制因素

AI在中醫領域持續發力升溫，背后是政策、科研、市場等多維度力量的協同驅動。郭鳳英表示，國家層面早有戰略布局，2017年國務院《新一代人工智能發展規劃》將醫療AI列為重點，國家中醫藥管理局聯合國家數據局發布《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》，以建設智能中藥房、中醫藥知識庫等舉措夯實發展基礎。科研領域通過“政產學研用”模式加速技術轉化，高校與企業聯合推出中醫藥大語言模型，并通過聯合實驗室、AI工具開發，促進復合型人才培養。

市場需求則成為推動力，疫情后公眾健康意識提升，針灸機器人、智慧共享中藥房等創新應用持續走熱，為中醫藥事業現代化發展注入動能。發展如火如荼的過程中，AI在中醫領域面臨的限制也日益浮現。

一是標準化體系滯后。郭蓉娟介紹，與西醫標準化發展不同，中醫在診斷、用藥等方面普遍缺乏國家標準，臨床診療思路大多自成一家。此外，AI模型訓練依賴高質量數據集，而中醫的望聞問切等診療數據長期未能規范化留存，直接影響模型訓練效果。

二是復合型人才短缺。吳疆表示，傳統中醫教育以經典古籍教學為主，既懂算法又懂中醫的團隊較少，這制約了算法研發和AI模型優化。

三是產學研資源錯位。張鵬認為，中醫藥院校人工智能專業基礎薄弱，而清華大學等綜合性大學的信息學科技術儲備更充足，但目前項目申報機制傾向中醫藥院校，導致懂技術的團隊難以入局，無法深度參與中醫藥AI項目。

技術優勢兼顧人文溫度

隨著AI技術全面滲入醫療領域，“AI能否替代醫生”這一話題掀起熱議。吳疆認為，醫學不僅是科學，更是人文藝術，醫患之間的信任與共情是治療的重要組成部分，機器無法與患者進行情感溝通、給予心靈上的慰藉。此外，中醫診療比較特殊，需要醫生綜合考量患者的體質、情志、環境等因素，AI難以完全模擬。因此，“中醫+AI”理想的應用模式應是人機協作，由AI通過數據分析提供引導性判斷，如完成前期咨詢和基礎篩查、解析四診數據、推薦方劑，醫生專注于核心診療和人文關懷，緊握診療判斷話語權與決策權。這種分工既能發揮AI的技術優勢，又能保留醫療的人文溫度。

未來，AI與中醫的融合發展需要多層面協同推進。

政策引領：構建標準體系。郭蓉娟表示，國家衛健委和中醫藥管理局應在政策層面發揮引領作用，推動建立中醫診療數據標準體系，鼓勵醫療機構、高校及企業開展聯合研究，促進產學研協同發展。

技術攻堅：突破三大方向。郭鳳英認為，一是構建多模態數據庫，將中醫四診信息與西醫檢測數據深度融合，為個性化數字孿生模型的開發提供有力支撐，實現精準醫療。二是利用AI技術挖掘古籍和臨床數據，建立中醫藥療效的循證評價體系，提升中醫治療的科學性和可信度。三是推動智能四診設備向基層普及，實現“篩查-診斷-管理”全流程服務。

規范護航：完善保障體系。吳疆認為，醫政、醫保、司法等部門應聯合制定AI在中醫領域的規范，著重解決數據安全、責任認定等問題。例如，明確AI在診斷與處方生成方面的規則。

人才儲備：培養復合團隊。吳疆表示，應重點培養既精通中醫辨證思維，又掌握AI技術的交叉型人才，建立“院校聯合培養+臨床實踐考核”的培育機制。在保持各中醫流派特色的基礎上，開發適配不同診療風格的AI輔助系統，實現個性化知識傳承。