AI赋能中医药：大模型浪潮下的机遇与挑战随着人工智能（AI）普惠时代的到来，大型语言模型（LLM）正迅速渗透到各个行业，中医药领域也不例外。据不完全统计，2023年以来，已有20多个中医药相关的大模型相继问世
随着人工智能（AI）普惠时代的到来，大型语言模型（LLM）正迅速渗透到各个行业，中医药领域也不例外。据不完全统计，2023年以来，已有20多个中医药相关的大模型相继问世。这一现象的背后，是中医药传承创新迫切需要现代化手段的体现。尽管中医药大模型在影像诊断、智慧问诊等方面已展现出一定潜力，但由于中医理论和实践的复杂性，其数智化探索仍处于起步阶段。多位专家指出，在药物研发方面，基础临床数据积累和人才培养仍面临巨大挑战，需要更多临床研究单位和一线医生积极参与，与大模型厂商深入合作，充分利用真实临床数据，才能真正发挥大模型的价值。
AI智能中医诊疗的应用探索
在大模型的推动下，AI技术已开始渗透到中医临床实践中。不少中医院已引进AI智能中医诊疗仪，通过采集患者面相和舌象进行AI智能识别，并结合数据库中的知识，生成体质分析报告和个性化养生建议。一些商业机构也积极探索AI在中医领域的应用，例如南京一家茶饮店便引进“赛博老中医”，利用AI舌面诊和脉诊技术为顾客推荐匹配的茶饮。
上海中医药大学交叉科学研究院常务副院长葛广波教授表示：“人工智能技术为我们提供了更加有效的方法学。”该大学正结合人工智能开发现代中医四诊仪，通过收集临床图片信息并结合人工智能进行症型分型，未来将根据证候亚型指导中医药精准治疗。葛教授还强调：“中医不传之秘在于量。”
中医药大模型的蓬勃发展
自2023年以来，涌现出众多中医药大模型，背后是高校、科研院所以及华为、百度等大型科技公司的大力投入。高校方面，复旦大学和同济大学合作开发了仲景中医大语言模型；华东师范大学、上海中医药大学、华东理工大学、海军军医大学、临港实验室、华润江中现代中药全国重点实验室联合开发了“数智岐黄”中医药大模型；国家超级计算天津中心联合现代中医药海河实验室及天津中医药大学、天津大学、信创海河实验室等团队合作研发了“天河灵枢大模型”。企业方面，华为和天士力共建了“数智本草大模型”；成都中医药大学、百度和太极集团等联手发布了中药全产业链大模型“本草智库”。
专家们普遍认为，中国丰富的中医药古籍经典和医生经验积累为“AI+中医药”提供了坚实基础。葛广波教授指出：“人工智能还可以在中医药的药效物质和作用机制的发掘中产生新的应用，并在现代制药中发掘新的适应症和创新药研发中发挥作用。”
辅助诊断应用的相对容易落地
中医药大模型的兴起，源于中医药传承创新对现代化手段的迫切需求。2019年发布的《关于促进中医药传承创新发展的意见》中明确提出以信息化支撑中医药服务体系建设，实施“互联网+中医药健康服务”行动，提升中医药信息化水平。今年8月，国家中医药管理局、国家数据局联合印发的《关于促进数字中医药发展的若干意见》也提出了促进数字中医药发展的20条举措。
中国科学院院士陈凯先在近期举行的网络药理学与人工智能学术大会上指出，中医药积累了大量复杂数据，完全可以将现代科学技术应用于中医药传承创新发展，人工智能将推动中医药创新发展的技术变革。
目前已发布的大模型主要应用于辅助问诊，在中医药原创和研发方面也进行了一些探索。专家认为，由于穿戴式设备的发展和影像学的积累，人工智能在辅助诊疗中的应用更容易突破并发挥较大作用。但业界更期待AI在中医药研发中发挥更大作用。陈凯先院士介绍，南京信息工程大学和北京交通大学开展了多学科交叉合作研究，利用网络医学揭示中医辨证论治疗效的共性机制，为中医辨证论治的科学内涵提供了新思路，探索了人工智能和大数据在中医药领域解决问题的应用。
葛广波教授指出，与化药相比，中药通常通过多成分、多种信号通路作用于多个药物靶点，产生整合协同效应。这种效应使得中药新药研究难以筛选出单一成分来代替整个复方的药理活性，因此需要在方法学和研究策略上进行创新。
高质量临床数据：中医药数智化的关键瓶颈
华为云和天士力联合多所高校和研究院所专家学者，于2023年11月24日发起并启动数智中医药创新联盟，旨在促进现代科技在中医药创新领域的应用和发展。华为云科学计算域总经理李寅提到，华为云希望整合一个大型平台，吸引全球用户和开发者参与，简化相关工作。“数智本草大模型”旨在推动中医药研发领域发展。
中医药领域积累了数千年的经验和文献，但其对人体的作用机制仍不够清晰。目前国内提出的中医药大模型普遍以中医药传统经验知识图谱作为训练数据，但如何用现代科学方法解析中医药的作用原理，实现中医药与靶点数据库的一一对应，从而科学地优化和提高中医药临床疗效，是亟待解决的关键问题。
多位专家表示，中医药行业的数智化过程中，底层数据库和人才培养是最大的两大难点，需要中医药行业、大模型厂商和社会各方的共同努力。浙江大学长三角智慧绿洲创新中心主任范骁辉教授指出：“事实上可能是我们这个行业自己还没有做好准备”。他强调，高质量大数据是关键，目前中医药领域较为丰富的主要是经典古籍类文本数据，临床试验等数据仍缺乏有效梳理和标准化。数据分散、缺乏标准化，以及数据与临床结合的难点、数据的个性化、患者隐私和伦理等因素，都阻碍了数据的有效利用。
上海市中西医结合脉管病研究所所长曹永兵教授作为“数智中医药创新联盟”的发起人之一，强调了大模型厂商与临床单位和一线中医紧密合作的重要性，以推动高质量中医药临床诊疗数据的收集和整理，为中医药大模型提供有效支撑，使其在新药研发和中医临床诊治方面发挥重要作用。曹教授提到，临床数据必须真实有效，许多大模型在底层数据输入时缺乏临床团队的参与，与真实的科研脱节。他形象地比喻说：“如果没有数据，空有一堆大模型，就相当于建了很多烂尾楼。”
除了高质量的临床数据，人才也是一大瓶颈。目前一些高校已开始探索人工智能与中医药交叉研究。上海中医药大学正在筹备中国首个中医药领域人工智能研究院，浙江大学药学学科也注重利用跨学科技术推动新药研究体系建设。范骁辉教授表示，真正实现中医药数智化，需要培养既懂人工智能技术，又了解中医药科学问题的复合型人才，而目前这类人才非常缺乏。他强调，人才培养体系需改革以适应新需求，这需要中医药行业、国家和各行业的共同努力。
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