在過去一個月的時間里，人工智能（AI）的生長速度顛覆了人類此前絕大多數的認知。中國的AI大模型DeepSeek掀起熱潮，成為各個行業的“新寵”。
當AI以驚人的速度滲透到人們日常生活的各個領域，將給中醫藥領域帶來怎樣的變革？近年來，在中醫藥領域，大數據、云計算、機器人等技術大大推進了中醫藥在疾病防治、藥物研發方面的進展，為傳統醫學注入了新的活力。
中華中醫藥學會秘書長李宗友表示，醫療AI的發展受到全球的廣泛關注，其運用正在多個維度地開展，將給人類群體的健康乃至社會結構帶來歷史性的變革。AI的興起為中醫藥傳承創新發展開辟了新的道路，為中醫藥行業數字化轉型提供了強大的技術支持，AI在中醫藥領域的應用前景十分廣闊。
中醫藥擁抱AI
解鎖豐富的應用新場景
走進浙江省杭州市中醫院國醫館，館內的中醫數字健康人能通過“智能AI+中醫”的模式給出患者體質辨識結果和個性化健康調理方案；
杭州市中醫院的中醫數字健康人“安診兒”
在廣西中醫藥大學第一附屬醫院，人工智能大模型DeepSeek正嘗試為醫生做輔助性診斷，并將逐步實現中醫特色診療工作的人工智能支持；
機械臂上下運動施灸、就診人群或趴或躺感受灸療帶來的“得氣”感，在江西中醫藥大學附屬醫院西湖院區，熱敏灸機器人正在給患者進行灸療；
在上海市中醫文獻館，DeepSeek等多個國產人工智能大模型平臺的集成部署已于近期完成，海量的中醫藥古今文獻和各類知識將在AI大模型技術的助力下進行高效和高質量的處理……
近年來，在醫院、社區服務中心、養生館等場所，“AI中醫”紛紛上崗，人工智能的應用場景隨處可見。
“時至今日，中醫的智能問診已經有一定程度的實現。目前中醫診療技術以望聞問切為主，注重收集和感受人體微妙的變化，而現代AI技術發展有中醫四診的精細化、多元化、智能化的趨勢。AI技術在中醫電子病歷質控、輔助辨證論治和審方、名老中醫經驗傳承、中醫體質辨識、中藥新藥研發、中藥材識別和鑒定、共享中藥房建設等方面得到了一定程度的運用。可以說，AI在中醫藥領域的應用百花齊放。”李宗友說，在賦能中醫醫療服務水平提升、賦能中醫醫療智慧化管理、提升群眾看病就醫便利度，助推中醫藥健康管理等方面，助力中醫藥人才培養等方面，AI大有可為。
中國中醫科學院研究員楊洪軍表示，AI將極大推動中醫藥現代化發展，在中醫藥領域獲得全面、深入應用，以下應用場景值得重點關注。
“首先是輔助中醫臨床診療，通過深度學習海量中醫藥典籍、臨床經驗和診療數據，構建智能化中醫診療輔助系統。借助中醫四診數字化采集與分析技術及機器學習算法，精準辨識患者證候并推薦個性化治療方案，為基層中醫提升診療水平提供幫助。此外，AI輔助醫生快速、高質量完成病例的撰寫工作，顯著減輕醫生的事務性工作負擔，提高醫生的工作效率及醫療質量。”楊洪軍認為，其次是推動中醫藥科技創新，隨著AI技術發展，催生了以數據—知識雙向驅動為核心的新科學范式，將在中醫藥學原理解讀、發揮中醫藥防病治病的獨特優勢與作用、中藥全鏈條創新能力提升三個方面發揮關鍵作用。最后是提升中醫藥健康管理水平，通過可穿戴設備和移動醫療平臺收集患者的體質特征、生活習慣等多維數據，結合中醫健康狀態評估模型，可以提供個性化的健康管理方案。這種智慧化服務模式有助于實現從“治病”向“防病”的轉變。
福建中醫藥大學附屬人民醫院完成DeepSeek本地化部署
“AI中醫”上崗
數字中醫藥發展大勢所趨
事實上，在國家層面，數字中醫藥早已成為中醫藥高質量發展的關鍵議題。
2024年7月，中醫藥領域首個關于促進數字化轉型發展和數據要素流通應用的政策指導性文件《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》出臺，《意見》提出，“用3～5年時間推動大數據、人工智能等新興數字技術逐步融入中醫藥傳承創新發展全鏈條各環節”“鼓勵利用大數據、人工智能等新興數字技術研發中醫健康監測設備和治未病健康管理平臺”“結合不同場景開展人工智能大模型開發、訓練和應用”。
“中醫藥數字化轉型是大勢所趨，推動中醫藥高質量發展必須借助數字技術提升中醫藥服務能力。”李宗友認為，中醫藥行業長期以來積極開展信息化建設，主動開展利用數字技術推動中醫藥發展的探索和實踐，整體呈現快速發展態勢。
楊洪軍表示，當前，國內中醫醫院的AI實踐主要集中在輔助診斷、數據管理、健康監測和知識傳承等方面，對中醫醫療服務產生了積極影響。在提升醫療效率方面，AI在患者候診過程中收集一部分數據，并且可以自動生成規范的病程記錄，顯著提升了醫療工作效率。在嘗試提升診斷準確性方面，中醫體質辨識儀、脈診儀、舌診儀等設備以及AI影像輔助診斷系統，能客觀量化中醫相關診療數據，試圖提高診斷的精準度。在推動中醫傳承與創新方面，人工智能可對中醫藥典籍和海量數據進行高效檢索、歸納和分析，助力中醫藥知識的傳承，還能為中醫診療和新藥研究等提供新方法和思路。
“中醫藥AI不僅將重塑傳統醫學范式，更可能催生交叉學科，為醫療提供以人為本、中西協同的創新解決方案。”楊洪軍對AI在中醫藥領域的應用充滿信心。
逐浪AI大潮
中醫藥發展挑戰與機遇并存
盡管業界普遍認為AI中醫領域前景廣闊，但AI中醫藥領域仍面臨很多現實的挑戰。
李宗友認為，總體而言，中醫藥數字化轉型發展還處于初期階段，存在對數字化建設和數據要素作用認識不深、數字化賦能醫療科研教育廣度不足等問題，迫切需要加快推進數字技術在中醫藥領域的廣泛應用。在AI大潮下，如何采集到高質量的數據，是人工智能發展的關鍵。而目前，中醫藥行業的數字思維還亟待提高。
楊洪軍認為，鑒于中醫理論體系的復雜性，陰陽、五行、臟腑、經絡這些概念很抽象，不同流派觀點又有差異，想轉化成AI能讀懂的信息非常困難。數據層面是最現實的挑戰。中醫臨床數據的記錄標準不統一，數據質量有高有低，還可能存在數據樣本不夠豐富多樣的問題，由于中藥物質基礎的復雜性，基礎科研數據缺乏可比性，這對AI模型的訓練和應用有很大影響。在算法和技術上，傳統算法不太適合中醫，而且人工智能普遍存在 “黑箱” 問題，難以解釋它給出的診斷和治療建議，讓醫生和患者不敢完全信任。復合型人才的短缺也是一大難題，既懂中醫又掌握AI技術的專業人員太少，限制了融合的進一步發展。
“我們要強調的是，中醫AI不是對傳統的顛覆，而是通過技術手段放大‘整體觀’和‘個性化’優勢。當算法能理解‘人的病’與‘病的人’時，將構建醫生與患者深度融合的醫療新生態。”楊洪軍說。
針對這些問題，楊洪軍也提出了一些解決思路。比如，通過構建知識圖譜，梳理中醫知識，制訂統一標準，讓中醫理論能被AI理解。在數據方面，啟動中醫藥數據基礎設施建設，建立數據標準規范，打通信息孤島，生成高質量的數據集；在技術方面，創新算法，研發可解釋性技術，讓AI更懂中醫，也更讓人放心；在人才培養方面，高校加強交叉學科建設，開展相關培訓，促進人才交流合作。“相信通過這些努力，中醫與AI的融合能取得更大突破。”楊洪軍說。
李宗友也認為，可以通過組織開展中醫藥數字化、智能化相關的競賽，推動中醫藥數字化轉型典型場景經驗挖掘與推廣，引導數字化技術在中醫醫療服務、科技創新、人才培養、中藥全產業鏈、文化傳播、國際交流合作、行業治理等領域的廣泛應用。
“AI醫療的創新浪潮正席卷而來，如何讓AI更好地與中醫藥業服務相融合，是中醫藥人且行且思的課題。”李宗友說。
相信未來，AI技術發展會給中醫藥領域帶來更多驚喜，讓我們拭目以待
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