赛博中医大师已经开始为你把脉了

无需 8 年中医培养、只需每天吃几度电的赛博中医大师已经开始为你把脉了。挂号前，有 AI 医生分诊；看诊中，2 到 3 秒就能拿到自动生成病历文书 ……

这是中医界 " 协和 " 广安门医院近期发布的 " 广医 · 岐智 " 大模型的功能。作为国内第一个本地化部署 " 算力、模型、应用 " 一体化服务的尝试，这一大模型的发布被认为是 AI 在中医领域应用的升级。根据虎嗅了解到的消息，该大模型不仅全面攻入了门诊、住院、手术等核心医疗场景，还可以结合医患对话、" 望闻问切 " 四诊信息以及舌诊、脉诊等中医特色数据进行多模态分析。

而且赛博老中医也正在成为中医师们的老师。

" 大模型不是要替代中医师。" 按照广安门医院党委书记刘震所说，他们引入 "AI+" 既有复制中医专家、提高医院运营效率服务更多患者，让中医师不必再困于琐事，可以更多关注服务质量和患者就医体验之意，也想利用大模型在语义理解、逻辑思考、多模态输出等方面的能力，加快中医医术的 " 传帮带 "。

广安门医院将岐智大模型深度嵌入到整个诊疗流程中，意味着，该院每天接诊的 10000 多个患者，都将成为 AI 医生学习的素材，AI 医生也将全程获得国内各专科顶级中医名家手把手的指导。

在 AI 大模型的帮助下，不同医师之间由经验和身体特质导致的生理感官判断能力差异，将被最大限度地磨平，有望短期内拉齐医院内部甚至是全国中医师的诊疗水平。

从这个意义上讲，广安门医院作为国家队的顶级选手，正式下场做大模型确实有标杆意义。大模型的学习能力，加上广安门医院的经验，业界认为这对中医行业的影响很可能是颠覆性的。

值得注意的是，这场中医圈的 AI 浪潮并非只有广安门医院一家。在此之前公开发布的知名的中医药大模型就超过了 10 个，还在开发中的中医药大模型至少有 50 个。复旦大学、天津中医药大学等高校，北京中医药大学东方医院等医疗机构，香雪制药、天士力等药企，都曾参与到中医药大模型的开发中。它们正在传统中医圈掀起新一轮风暴。

传统中医迫切需要 "AI+"

从广安门医院合作方的介绍看，岐智大模型的开发时间不到一年。有接近广安门医院人士透露：其背后，既有中医发展的现实需求，也有人们对中医大模型改变行业的殷切期待。

事实上，中医因为缺乏标准、主观性强等特点，在现代科学的主流评价体系中，一直备受争议。就在去年 11 月份，全球顶级医学期刊《柳叶刀》发表的一篇文章使临床用了 20 年的 " 中风醒脑方 " 被贴上了 " 安全无效 " 的标签，这也引起了国内关于中医药评价标准的讨论。

中医行业人士认为，不能仅从这一试验就判断中风醒脑方无效，文章作者在后来接受媒体采访时也曾表示，脑出血的现有疗法也并没有在科学上达成共识。尽管如此，中医药界还是感受到了前所未有的压力。

更加现实的层面上，医保支付新政也在倒逼中医医师尽快提高服务能力。

就在前不久，医保部门将全国最多 600 多项收费项目整合成了 99 项，支付标准更加强调中医师的技术水平。比如针灸，以前按照针数收费，技术好的医生一针就可以解决问题；技术不好的医生可能需要扎十几针，反而收入更高。现在改为以疗效为标准按次计费，就是要充分体现中医师的劳动价值。

而在用药上，今年开始针对医师实行 " 驾照式扣分 " 管理，也就是说，执业医师有不合理用药的情况将面临扣分，比如：" 单份病历无指征用药达到 3 种及以上者 "" 因医保超限制药品目录而扣款达到 1000 元以上者 " 等都会被扣分，如果一年内扣满 12 分，将被暂停处方权。

这些都给医院、医生的日常管理提出了更高的要求，这也成了很多人工智能快速被医院接纳的原因之一。在中西医结合的大趋势下，中医药相关的 AI 产品、大模型潜在需求越来越高了。

比如：过去几年里，中药不良反应问题受到越来越多关注，其中关键的一点就是不懂中医理论的西医师开出了大量中成药处方，在不能充分掌握患者用药情况下，就很容易出现有配伍禁忌、重复用药等情况。虽然国家也在组织西医学习中医药知识，但是，还是很难避免出现问题。这对患者的健康、钱包构成威胁，也对中医药的发展造成了阻碍。

正因为此，大模型真正用到中医药领域，也被认为是推动行业发展的重要一子。去年，国家卫健委、国家中医药管理局等主管部门，也多次发文督促中医医院加快智能化升级。

简而言之，传统中医的现代化、国际化、标准化已经成了其生存发展之路上的三座大山了。人工智能大模型成了撬动其更快发展的希望。

来自：视觉中国

中医破局的机会？

在众多竞争者中，岐智大模型还是很被看好的。

" 它的切口非常准。" 有 AI+ 医疗领域资深科学家表示。他认为，广安门医院选择了服务做切口，可以保证在大模型上的投入有合理的回报。这是大多数医疗大模型都做不到的。

上述科学家指出，国内目前在医疗大模型领域，甚至是中医大模型领域，都存在大而全建设、重复性建设的问题，急需建立一个 " 客观、标准、科学、精准的评价体系 "，广安门医院作为牵头医院来做这件事再合适不过了。

这意味着，岐智大模型不仅是 " 根据医学的需要、患者的需要建立大模型 " 的代表，更有规范行业的意义。一旦岐智大模型推向全国，就有望统一各地中医师的诊疗模式和表述方式等。

不过，构建中医大模型并非易事——这也是在全国医疗大模型热潮中，中医药大模型一直没有掀起太大水花的原因之一。同样地，想靠一家医院来解决中医或中医大模型的问题，也非常难。

中医药发展亟待现代化、国际化、标准化的问题，在业内已经老生常谈了。

从智能化的角度看，中医优质的数据少且标准化不足是重要阻碍。中医虽有上千年的经验，但都分散在不同的典籍著作中，不同流派对证候的表述各不相同，治疗方法千差万别。作为个性化疗法，中医历来有 " 千人千方 " 的说法，同病异治、异病同治都非常常见。这真令标准化的 AI 大模型难以消化。

在 ChatGPT 出现后，就已有中国台湾的研究者尝试让 GPT-4 模型回答中医执业考试的 480 个问题，从结果看，ChatGPT 的总体准确率 43.9%，远低于 2 名人类参与者的 70% 和 78.4%。这与该模型在西医领域的表现相差甚远。

进一步研究认为，错误主要是由于 AI 对中医概念的误解（55.3%）。研究者指出，中医数据库不完整，中医被认为是西医的替代医学，ChatGPT 根据西方医学知识体系回答问题，是主要影响因素。" 中医注重个性化治疗，没有黄金标准，导致对同一种疾病缺乏明确的答案。"

讯飞医疗科技股份有限公司 AI 诊疗助理产品线总经理马文君在阿里健康旗下小鹿中医举办的金扁鹊中医百强榜发布会现场也曾直言，在中医领域，AI 对数据的要求会更加严格。" 一定是来自上级的三甲医院或者名老中医的高质量经过人工精标的处理中医数据作为我们的零启动。"

在构建中医大模型，提高全国中医师水平方面，广安门医院确实有其优势。从医术和人才梯队建设上，这家成立于 1955 年的中医医院，最初的定位就是 " 名医的摇篮 "，经过 70 年，现在仅治疗和研究相关人士就有 1800 人，包括一位院士、三位国医大师。

1975 年，该院眼科专家唐由之还曾为毛泽东主席做过白内障手术。他从一众西医和中医团队的竞争中脱颖而出，据说，仅用四五分钟就完成了手术，使患者左眼恢复了光明。毛泽东还为此写下了 " 岂有豪情似旧时，花开花落两由之 "（鲁迅的诗句）赠与当时还不到 50 岁的唐医生。

而且，广安门医院还有多年中医信息化、智能化的数据积累，得到了全诊医学、百度智能云、华为等多个技术伙伴的支持。

在此基础上，岐智大模型吞下的数据量也非常大——除了 22 大类 407 万的病例数据以外，还有含中药中医疾病、中医政务知识库等 9 类的 1400 万的临床知识。这个数字在国内已经发布的中医药相关大模型中也是数一数二的。可以说，广安门医院将 70 年临床经验和 2021 年以来的智慧化成果都倾注其中了。

不过，这样的尝试才刚刚开始，在未来的实践中，势必还有挑战需要攻克。更重要的是，想靠一家医院来解决中医或中医大模型的问题，也是非常难的。

需要多方努力

尽管争议很多，中医和赛博中医还是受到很多人的热捧。

中医历来有 " 上医治未病 " 的说法，在大众越来越注重健康的今天，其需求量也有快速增长的趋势。行业统计数据显示，2022 年以来，医疗机构中医门诊的增长速度都在 10% 以上，2023 年超过了 25%，服务总量也达到了近百万亿人，远超此前水平。中医馆、中医诊所注册数也在快速飙升。

弗若斯特沙利文统计数据显示，2022 年中国中医大健康产业规模已经达到了 1.28 万亿元，到 2025 年有望超过 1.8 万亿元。"AI+" 在其中也有千亿元以上的市场空间。

数据来源：国家卫健委、中康 CMH 数据库等 / 虎嗅制图。

从实力上看，赛博中医正在快速成长并被大众所接受。

天津中医药大学、南开大学、中国科学院自动化研究所等机构联合开发的中医人工智能临床决策方法和系统，融合了 BERT（也是自然语言处理模型）和 CNN（卷积神经网络）模型等，将整体中医证候预测结果的准确率提高到了 95.4%。

在 DeepSeek 大火以后，已经有广东等地人士，应用这一大模型给家人或自己辨证开方调理身体了。另据中国中医科学院中医临床基础医学研究所研究者的撰文，早在 2023 年就有北京中医药大学东方医院与科技公司合作开发的中医大模型可以 " 复刻 " 名老中医的经验了。

至于常常被反对中医 +AI 者拿来说事儿 " 四诊 " —— " 望闻问切 " 难题，伴随传感器等技术的发展，也在逐个被击破。中医大模型需要的标准化、结构化、优质的数据，也将在中医本身标准化提高的基础上，逐渐积累增加。也有人认为，AI 进入中医领域不但没有实质性的阻碍，甚至还有天然的优势。

" 围棋的思维和中医的思维很像。" 有中医专家直言。

正因为此，早在 2017 年人工智能首次在围棋比赛中打败人类棋手的时候，他就曾对学生讲，" 今天是你在门口写病历，我在看病。如果你不好好学习，不能超过 80% 中医师的水平，明天就是你在门口写病历，AI 在看病了。"

从乐观的方面看，赛博中医的兴起可以有效弥补优秀中医师短缺的问题。根据国家卫健委公开的统计数据，2023 年中国有中医师 86.8 万人。从数量上说，只占到全国总医师数的 18%；从结构上看，基层中医师缺口达 7 万人左右。且水平高低不齐。

为此，科技公司也在培养青年中医师的领域 " 卷 "。除了广安门医院这样的国家队，小鹿中医等企业也在通过向基层医生开放 AI 诊疗助手和 AI 数字人，用数字师徒的方式帮助青年中医师成长，至今已覆盖上万人。

在硬币的另一面，也有业内人士认为，有了 AI 的帮助，还是无法满足临床需求的中医师势必被淘汰。

当然，赛博中医的路还很长。可以看到，中医临床陆续指南发布后，已有业内人士撰文提出，这些指南中仍然存在各中医学派对同一病证疗法不统一、推荐建议缺少严谨的临床证据支持等问题。这也在一定程度上显示出，各家的沟通仍然不够充分。

此外，行业还需要建立中医药相关知识库、将中医语言转化成机器能够理解的语言、建立人类与大模型风险共担的机制等。这些都需要多个领域的顶级专家们的通力合作。或许也要靠既懂 AI 又懂中医的 " 通才 "，潜心研究才能打通关窍。

短期内，AI 的加入，让中医暴露出了更多具体的问题。从长远来看，越来越多顶尖人才的关注，有望帮助人类更快地看透中医这一古老学科，促进其尽快走上更广阔的道路。