出品 | 虎嗅科技醫療組
作者 | 陳廣晶
編輯 | 苗正卿
頭圖 | 視覺中國
無需8年中醫培養、隻需每天吃幾度電的賽博中醫大師已經開始為你把脈了。掛號前，有AI醫生分診；看診中，2到3秒就能拿到自動生成病曆文書……
這是中醫界“協和”廣安門醫院近期發布的“廣醫·岐智”大模型的功能。作為國內第一個本地化部署“算力、模型、應用”一體化服務的嚐試，這一大模型的發布被認為是AI在中醫領域應用的升級。根據虎嗅了解到的消息，該大模型不僅全麵攻入了門診、住院、手術等核心醫療場景，還可以結合醫患對話、“望聞問切”四診信息以及舌診、脈診等中醫特色數據進行多模態分析。
而且賽博老中醫也正在成為中醫師們的老師。
“大模型不是要替代中醫師。”按照廣安門醫院黨委書記劉震所說，他們引入“AI+”既有複製中醫專家、提高醫院運營效率服務更多患者，讓中醫師不必再困於瑣事，可以更多關注服務質量和患者就醫體驗之意，也想利用大模型在語義理解、邏輯思考、多模態輸出等方麵的能力，加快中醫醫術的“傳幫帶”。
廣安門醫院將岐智大模型深度嵌入到整個診療流程中，意味著，該院每天接診的10000多個患者，都將成為AI醫生學習的素材，AI醫生也將全程獲得國內各專科頂級中醫名家手把手的指導。
在AI大模型的幫助下，不同醫師之間由經驗和身體特質導致的生理感官判斷能力差異，將被最大限度地磨平，有望短期內拉齊醫院內部甚至是全國中醫師的診療水平。
從這個意義上講，廣安門醫院作為國家隊的頂級選手，正式下場做大模型確實有標杆意義。大模型的學習能力，加上廣安門醫院的經驗，業界認為這對中醫行業的影響很可能是顛覆性的。
值得注意的是，這場中醫圈的AI浪潮並非隻有廣安門醫院一家。在此之前公開發布的知名的中醫藥大模型就超過了10個，還在開發中的中醫藥大模型至少有50個。複旦大學、天津中醫藥大學等高校，北京中醫藥大學東方醫院等醫療機構，香雪製藥、天士力等藥企，都曾參與到中醫藥大模型的開發中。它們正在傳統中醫圈掀起新一輪風暴。
傳統中醫迫切需要“AI+”
從廣安門醫院合作方的介紹看，岐智大模型的開發時間不到一年。有接近廣安門醫院人士透露：其背後，既有中醫發展的現實需求，也有人們對中醫大模型改變行業的殷切期待。
事實上，中醫因為缺乏標準、主觀性強等特點，在現代科學的主流評價體係中，一直備受爭議。就在去年11月份，全球頂級醫學期刊《柳葉刀》發表的一篇文章使臨床用了20年的“中風醒腦方”被貼上了“安全無效”的標簽，這也引起了國內關於中醫藥評價標準的討論。
中醫行業人士認為，不能僅從這一試驗就判斷中風醒腦方無效，文章作者在後來接受媒體采訪時也曾表示，腦出血的現有療法也並沒有在科學上達成共識。盡管如此，中醫藥界還是感受到了前所未有的壓力。
更加現實的層麵上，醫保支付新政也在倒逼中醫醫師盡快提高服務能力。
就在前不久，醫保部門將全國最多600多項收費項目整合成了99項，支付標準更加強調中醫師的技術水平。比如針灸，以前按照針數收費，技術好的醫生一針就可以解決問題；技術不好的醫生可能需要紮十幾針，反而收入更高。現在改為以療效為標準按次計費，就是要充分體現中醫師的勞動價值。
而在用藥上，今年開始針對醫師實行“駕照式扣分”管理，也就是說，執業醫師有不合理用藥的情況將麵臨扣分，比如：“單份病曆無指征用藥達到3種及以上者”“因醫保超限製藥品目錄而扣款達到1000元以上者”等都會被扣分，如果一年內扣滿12分，將被暫停處方權。
這些都給醫院、醫生的日常管理提出了更高的要求，這也成了很多人工智能快速被醫院接納的原因之一。在中西醫結合的大趨勢下，中醫藥相關的AI產品、大模型潛在需求越來越高了。
比如：過去幾年裏，中藥不良反應問題受到越來越多關注，其中關鍵的一點就是不懂中醫理論的西醫師開出了大量中成藥處方，在不能充分掌握患者用藥情況下，就很容易出現有配伍禁忌、重複用藥等情況。雖然國家也在組織西醫學習中醫藥知識，但是，還是很難避免出現問題。這對患者的健康、錢包構成威脅，也對中醫藥的發展造成了阻礙。
正因為此，大模型真正用到中醫藥領域，也被認為是推動行業發展的重要一子。去年，國家衛健委、國家中醫藥管理局等主管部門，也多次發文督促中醫醫院加快智能化升級。
簡而言之，傳統中醫的現代化、國際化、標準化已經成了其生存發展之路上的三座大山了。人工智能大模型成了撬動其更快發展的希望。
來自：視覺中國
中醫破局的機會？
在眾多競爭者中，岐智大模型還是很被看好的。
“它的切口非常準。”有AI+醫療領域資深科學家表示。他認為，廣安門醫院選擇了服務做切口，可以保證在大模型上的投入有合理的回報。這是大多數醫療大模型都做不到的。
上述科學家指出，國內目前在醫療大模型領域，甚至是中醫大模型領域，都存在大而全建設、重複性建設的問題，急需建立一個“客觀、標準、科學、精準的評價體係”，廣安門醫院作為牽頭醫院來做這件事再合適不過了。
這意味著，岐智大模型不僅是“根據醫學的需要、患者的需要建立大模型”的代表，更有規範行業的意義。一旦岐智大模型推向全國，就有望統一各地中醫師的診療模式和表述方式等。
不過，構建中醫大模型並非易事——這也是在全國醫療大模型熱潮中，中醫藥大模型一直沒有掀起太大水花的原因之一。同樣地，想靠一家醫院來解決中醫或中醫大模型的問題，也非常難。
中醫藥發展亟待現代化、國際化、標準化的問題，在業內已經老生常談了。
從智能化的角度看，中醫優質的數據少且標準化不足是重要阻礙。中醫雖有上千年的經驗，但都分散在不同的典籍著作中，不同流派對證候的表述各不相同，治療方法千差萬別。作為個性化療法，中醫曆來有“千人千方”的說法，同病異治、異病同治都非常常見。這真令標準化的AI大模型難以消化。
在ChatGPT出現後，就已有中國台灣的研究者嚐試讓GPT-4模型回答中醫執業考試的480個問題，從結果看，ChatGPT的總體準確率43.9%，遠低於2名人類參與者的70%和78.4%。這與該模型在西醫領域的表現相差甚遠。
進一步研究認為，錯誤主要是由於AI對中醫概念的誤解（55.3%）。研究者指出，中醫數據庫不完整，中醫被認為是西醫的替代醫學，ChatGPT根據西方醫學知識體係回答問題，是主要影響因素。“中醫注重個性化治療，沒有黃金標準，導致對同一種疾病缺乏明確的答案。”
訊飛醫療科技股份有限公司 AI診療助理產品線總經理馬文君在阿裏健康旗下小鹿中醫舉辦的金扁鵲中醫百強榜發布會現場也曾直言，在中醫領域，AI對數據的要求會更加嚴格。“一定是來自上級的三甲醫院或者名老中醫的高質量經過人工精準的處理中醫數據作為我們的零啟動。”
在構建中醫大模型，提高全國中醫師水平方麵，廣安門醫院確實有其優勢。從醫術和人才梯隊建設上，這家成立於1955年的中醫醫院，最初的定位就是“名醫的搖籃”，經過70年，現在僅治療和研究相關人士就有1800人，包括一位院士、三位國醫大師。
1975年，該院眼科專家唐由之還曾為毛澤東主席做過白內障手術。他從一眾西醫和中醫團隊的競爭中脫穎而出，據說，僅用四五分鍾就完成了手術，使患者左眼恢複了光明。毛澤東還為此寫下了“豈有豪情似舊時，花開花落兩由之”（魯迅的詩句）贈與當時還不到50歲的唐醫生。
而且，廣安門醫院還有多年中醫信息化、智能化的數據積累，得到了全診醫學、百度智能雲、華為等多個技術夥伴的支持。
在此基礎上，岐智大模型吞下的數據量也非常大——除了22大類407萬的病例數據以外，還有含中藥中醫疾病、中醫政務知識庫等9類的1400萬的臨床知識。這個數字在國內已經發布的中醫藥相關大模型中也是數一數二的。可以說，廣安門醫院將70年臨床經驗和2021年以來的智慧化成果都傾注其中了。
不過，這樣的嚐試才剛剛開始，在未來的實踐中，勢必還有挑戰需要攻克。更重要的是，想靠一家醫院來解決中醫或中醫大模型的問題，也是非常難的。
需要多方努力
盡管爭議很多，中醫和賽博中醫還是受到很多人的熱捧。
中醫曆來有“上醫治未病”的說法，在大眾越來越注重健康的今天，其需求量也有快速增長的趨勢。行業統計數據顯示，2022年以來，醫療機構中醫門診的增長速度都在10%以上，2023年超過了25%，服務總量也達到了近百萬億次，遠超此前水平。中醫館、中醫診所注冊數也在快速飆升。
弗若斯特沙利文統計數據顯示，2022年中國中醫大健康產業規模已經達到了1.28萬億元，到2025年有望超過1.8萬億元。“AI+”在其中也有千億元以上的市場空間。
數據來源：國家衛健委、中康CMH數據庫等/虎嗅製圖。
從實力上看，賽博中醫正在快速成長並被大眾所接受。
天津中醫藥大學、南開大學、中國科學院自動化研究所等機構聯合開發的中醫人工智能臨床決策方法和係統，融合了BERT（也是自然語言處理模型）和CNN（卷積神經網絡）模型等，將整體中醫證候預測結果的準確率提高到了95.4%。
在DeepSeek大火以後，已經有廣東等地人士，應用這一大模型給家人或自己辨證開方調理身體了。另據中國中醫科學院中醫臨床基礎醫學研究所研究者的撰文，早在2023年就有北京中醫藥大學東方醫院與科技公司合作開發的中醫大模型可以“複刻”名老中醫的經驗了。
至於常常被反對中醫+AI者拿來說事兒“四診”——“望聞問切”難題，伴隨傳感器等技術的發展，也在逐個被擊破。中醫大模型需要的標準化、結構化、優質的數據，也將在中醫本身標準化提高的基礎上，逐漸積累增加。也有人認為，AI進入中醫領域不但沒有實質性的阻礙，甚至還有天然的優勢。
“圍棋的思維和中醫的思維很像。”有中醫專家直言。
正因為此，早在2017年人工智能首次在圍棋比賽中打敗人類棋手的時候，他就曾對學生講，“今天是你在門口寫病曆，我在看病。如果你不好好學習，不能超過80%中醫師的水平，明天就是你在門口寫病曆，AI在看病了。”
從樂觀的方麵看，賽博中醫的興起可以有效彌補優秀中醫師短缺的問題。根據國家衛健委公開的統計數據，2023年中國有中醫師86.8萬人。從數量上說，隻占到全國總醫師數的18%；從結構上看，基層中醫師缺口達7萬人左右。且水平高低不齊。
為此，科技公司也在培養青年中醫師的領域“卷”。除了廣安門醫院這樣的國家隊，小鹿中醫等企業也在通過向基層醫生開放AI診療助手和AI數字人，用數字師徒的方式幫助青年中醫師成長，至今已覆蓋上萬人。
在硬幣的另一麵，也有業內人士認為，有了AI的幫助，還是無法滿足臨床需求的中醫師勢必被淘汰。
當然，賽博中醫的路還很長。可以看到，中醫臨床陸續指南發布後，已有業內人士撰文提出，這些指南中仍然存在各中醫學派對同一病證療法不統一、推薦建議缺少嚴謹的臨床證據支持等問題。這也在一定程度上顯示出，各家的溝通仍然不夠充分。
此外，行業還需要建立中醫藥相關知識庫、將中醫語言轉化成機器能夠理解的語言、建立人類與大模型風險共擔的機製等。這些都需要多個領域的頂級專家們的通力合作。或許也要靠既懂AI又懂中醫的“通才”，潛心研究才能打通關竅。
短期內，AI的加入，讓中醫暴露出了更多具體的問題。從長遠來看，越來越多頂尖人才的關注，有望幫助人類更快地看透中醫這一古老學科，促進其盡快走上更廣闊的道路。
