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在过去一个月的时间里，人工智能（AI）的生长速度颠覆了人类此前绝大多数的认知。中国的AI大模型DeepSeek掀起热潮，成为各个行业的“新宠”。
当AI以惊人的速度渗透到人们日常生活的各个领域，将给中医药领域带来怎样的变革？近年来，在中医药领域，大数据、云计算、机器人等技术大大推进了中医药在疾病防治、药物研发方面的进展，为传统医学注入了新的活力。
中华中医药学会秘书长李宗友表示，医疗AI的发展受到全球的广泛关注，其运用正在多个维度地开展，将给人类群体的健康乃至社会结构带来历史性的变革。AI的兴起为中医药传承创新发展开辟了新的道路，为中医药行业数字化转型提供了强大的技术支持，AI在中医药领域的应用前景十分广阔。
中医药拥抱AI
解锁丰富的应用新场景
走进浙江省杭州市中医院国医馆，馆内的中医数字健康人能通过“智能AI+中医”的模式给出患者体质辨识结果和个性化健康调理方案；
杭州市中医院的中医数字健康人“安诊儿”
在广西中医药大学第一附属医院，人工智能大模型DeepSeek正尝试为医生做辅助性诊断，并将逐步实现中医特色诊疗工作的人工智能支持；
机械臂上下运动施灸、就诊人群或趴或躺感受灸疗带来的“得气”感，在江西中医药大学附属医院西湖院区，热敏灸机器人正在给患者进行灸疗；
在上海市中医文献馆，DeepSeek等多个国产人工智能大模型平台的集成部署已于近期完成，海量的中医药古今文献和各类知识将在AI大模型技术的助力下进行高效和高质量的处理……
近年来，在医院、社区服务中心、养生馆等场所，“AI中医”纷纷上岗，人工智能的应用场景随处可见。
“时至今日，中医的智能问诊已经有一定程度的实现。目前中医诊疗技术以望闻问切为主，注重收集和感受人体微妙的变化，而现代AI技术发展有中医四诊的精细化、多元化、智能化的趋势。AI技术在中医电子病历质控、辅助辨证论治和审方、名老中医经验传承、中医体质辨识、中药新药研发、中药材识别和鉴定、共享中药房建设等方面得到了一定程度的运用。可以说，AI在中医药领域的应用百花齐放。”李宗友说，在赋能中医医疗服务水平提升、赋能中医医疗智慧化管理、提升群众看病就医便利度，助推中医药健康管理等方面，助力中医药人才培养等方面，AI大有可为。
中国中医科学院研究员杨洪军表示，AI将极大推动中医药现代化发展，在中医药领域获得全面、深入应用，以下应用场景值得重点关注。
“首先是辅助中医临床诊疗，通过深度学习海量中医药典籍、临床经验和诊疗数据，构建智能化中医诊疗辅助系统。借助中医四诊数字化采集与分析技术及机器学习算法，精准辨识患者证候并推荐个性化治疗方案，为基层中医提升诊疗水平提供帮助。此外，AI辅助医生快速、高质量完成病例的撰写工作，显著减轻医生的事务性工作负担，提高医生的工作效率及医疗质量。”杨洪军认为，其次是推动中医药科技创新，随着AI技术发展，催生了以数据—知识双向驱动为核心的新科学范式，将在中医药学原理解读、发挥中医药防病治病的独特优势与作用、中药全链条创新能力提升三个方面发挥关键作用。最后是提升中医药健康管理水平，通过可穿戴设备和移动医疗平台收集患者的体质特征、生活习惯等多维数据，结合中医健康状态评估模型，可以提供个性化的健康管理方案。这种智慧化服务模式有助于实现从“治病”向“防病”的转变。
福建中医药大学附属人民医院完成DeepSeek本地化部署
“AI中医”上岗
数字中医药发展大势所趋
事实上，在国家层面，数字中医药早已成为中医药高质量发展的关键议题。
2024年7月，中医药领域首个关于促进数字化转型发展和数据要素流通应用的政策指导性文件《关于促进数字中医药发展的若干意见》出台，《意见》提出，“用3～5年时间推动大数据、人工智能等新兴数字技术逐步融入中医药传承创新发展全链条各环节”“鼓励利用大数据、人工智能等新兴数字技术研发中医健康监测设备和治未病健康管理平台”“结合不同场景开展人工智能大模型开发、训练和应用”。
“中医药数字化转型是大势所趋，推动中医药高质量发展必须借助数字技术提升中医药服务能力。”李宗友认为，中医药行业长期以来积极开展信息化建设，主动开展利用数字技术推动中医药发展的探索和实践，整体呈现快速发展态势。
杨洪军表示，当前，国内中医医院的AI实践主要集中在辅助诊断、数据管理、健康监测和知识传承等方面，对中医医疗服务产生了积极影响。在提升医疗效率方面，AI在患者候诊过程中收集一部分数据，并且可以自动生成规范的病程记录，显著提升了医疗工作效率。在尝试提升诊断准确性方面，中医体质辨识仪、脉诊仪、舌诊仪等设备以及AI影像辅助诊断系统，能客观量化中医相关诊疗数据，试图提高诊断的精准度。在推动中医传承与创新方面，人工智能可对中医药典籍和海量数据进行高效检索、归纳和分析，助力中医药知识的传承，还能为中医诊疗和新药研究等提供新方法和思路。
“中医药AI不仅将重塑传统医学范式，更可能催生交叉学科，为医疗提供以人为本、中西协同的创新解决方案。”杨洪军对AI在中医药领域的应用充满信心。
逐浪AI大潮
中医药发展挑战与机遇并存
尽管业界普遍认为AI中医领域前景广阔，但AI中医药领域仍面临很多现实的挑战。
李宗友认为，总体而言，中医药数字化转型发展还处于初期阶段，存在对数字化建设和数据要素作用认识不深、数字化赋能医疗科研教育广度不足等问题，迫切需要加快推进数字技术在中医药领域的广泛应用。在AI大潮下，如何采集到高质量的数据，是人工智能发展的关键。而目前，中医药行业的数字思维还亟待提高。
杨洪军认为，鉴于中医理论体系的复杂性，阴阳、五行、脏腑、经络这些概念很抽象，不同流派观点又有差异，想转化成AI能读懂的信息非常困难。数据层面是最现实的挑战。中医临床数据的记录标准不统一，数据质量有高有低，还可能存在数据样本不够丰富多样的问题，由于中药物质基础的复杂性，基础科研数据缺乏可比性，这对AI模型的训练和应用有很大影响。在算法和技术上，传统算法不太适合中医，而且人工智能普遍存在 “黑箱” 问题，难以解释它给出的诊断和治疗建议，让医生和患者不敢完全信任。复合型人才的短缺也是一大难题，既懂中医又掌握AI技术的专业人员太少，限制了融合的进一步发展。
“我们要强调的是，中医AI不是对传统的颠覆，而是通过技术手段放大‘整体观’和‘个性化’优势。当算法能理解‘人的病’与‘病的人’时，将构建医生与患者深度融合的医疗新生态。”杨洪军说。
针对这些问题，杨洪军也提出了一些解决思路。比如，通过构建知识图谱，梳理中医知识，制订统一标准，让中医理论能被AI理解。在数据方面，启动中医药数据基础设施建设，建立数据标准规范，打通信息孤岛，生成高质量的数据集；在技术方面，创新算法，研发可解释性技术，让AI更懂中医，也更让人放心；在人才培养方面，高校加强交叉学科建设，开展相关培训，促进人才交流合作。“相信通过这些努力，中医与AI的融合能取得更大突破。”杨洪军说。
李宗友也认为，可以通过组织开展中医药数字化、智能化相关的竞赛，推动中医药数字化转型典型场景经验挖掘与推广，引导数字化技术在中医医疗服务、科技创新、人才培养、中药全产业链、文化传播、国际交流合作、行业治理等领域的广泛应用。
“AI医疗的创新浪潮正席卷而来，如何让AI更好地与中医药业服务相融合，是中医药人且行且思的课题。”李宗友说。
相信未来，AI技术发展会给中医药领域带来更多惊喜，让我们拭目以待
