人工智能助力中医药开启现代化发展新篇章
【编者按】中医药学是中国古代科学的瑰宝。传承创新发展中医药是新时代中国特色社会主义事业的重要内容。近年来，随着“大数据”“人工智能”等新技术嵌入中医药诊疗与服务等多个环节，“人工智能+中医药”的产业赛道逐渐升温，相关应用场景相继出现。《经济参考报》从即日起推出“中医数智化”系列报道，以飨读者。
历经探索与沉淀，中医药凝聚数千年民族智慧。近年来，中医药在预防、保健、康复等方面的特色优势得到进一步彰显，大众对中医药“治未病”“未病先防”等方面的关注持续升温。与此同时，现代信息技术的不断突破，推动中医技术与方法的革新，中医药已今非昔比，加上了“大数据”“人工智能”等新技术的中医药，正在迈入发展的新阶段。
“+AI”从传统中医药迈向智慧中医药
随着养生保健观念深入人心，“未病先防，既病防变，愈后防复”的中医之道，与现代人进行日常健康管理的需求不谋而合。然而，基于其属性特点，中医要想适应新时代健康需求，再度焕发出新的活力，如若仍旧遵循传统发展模式，不可避免地会面临不小的问题和挑战。
在浩如烟海的中医药典籍中，不乏艰涩难懂之著作，仅靠人力，无法完整、高效地学习，而且不同流派间存在一定壁垒，学术方面的交流与碰撞因此被削弱，诸多成果和经验很难进行有效迁移与转化，亟须一股作用力将精华融会、将派系打通。
此外，传统中医临床诊断以系统论和整体观为根基，经由“望、闻、问、切”四诊合参，辨证论治，重点依靠医生个人知识经验积累，诊断过程发挥主观性较强，诊断结果可能受到局限，精准性在一定程度上也容易有所欠缺。手段、体系、人才、资源等多方面的难题，都是制约中医药创新发展的症结。
早在20世纪70年代，专家学者就作出了将人工智能技术引入中医的初次尝试，获得成果较为有限。经过层层迭代、升级、创新，新一代人工智能技术在存储、推理、计算等方面的能力都渐趋成熟。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能产业发展规划》中提出，围绕医疗加快人工智能创新应用。运用AI等现代化信息技术助推智慧中医药建设也被不断写入国家纲领性文件。
复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏表示，人工智能在中医药领域有着广阔的应用发展前景。凭借AI在数据挖掘与采集、数据处理与分析、深度学习等方面的卓越能力，有助于实现海量古籍文献和临床诊治经验的结构化、科学化表达，帮助中医诊疗建立客观化标准与评价体系，弥补中医药高质量人才短缺与资源不均，拓宽中医药互联网应用场景，更好地传承并发展中医药文化。
由此可见，通过人工智能与中医药的深入结合，“中医药+AI”无疑是未来提高中医药群众普惠度，推动中医药事业发展的密钥。
AI赋予当代中医诊疗和服务多重智慧内涵
医疗大数据的积累以及多样化先进技术的发展，推动中医诊疗方式不断向数字化、信息化、智能化迈进，为中医药的传承与革新创造了巨大空间。硬件设施、平台搭建、系统管理……当下，AI已经成功嵌入中医诊疗与服务过程的多个环节。
马剑鹏认为，数字化中医智能诊断设备能够帮助实现中医智慧问诊。不论是病前诊断，还是病后治疗，人工智能都能有所作为。在日常化的健康管理中，利用设备收集人体基本信息，智能化评估健康状态，为使用者在未病时提供个性化的养生攻略。中医药智能诊疗系统与临床医生的相互配合，有助于中医辨证体系与人工智能技术“强强联合”。
中医智能镜就是数字化问诊的典例之一。该设备利用人工智能图像识别技术，提取面部特征参数，运用深度学习等方法进行精准化、定量化分析，建立健康状态模型。据了解，上海市以蒋家桥社区卫生服务站为代表的诸多基层中医服务点内，就配备有四诊仪、功法镜等智能设备，推动中医药资源下沉，真正便民惠民。
智慧中医医院建设也是提升中医药基层服务能力的主要抓手。公共卫生信息、健康档案和电子病历互联互通，极大扩充了信息库。借助高效的人机对话，群众足不出户就能进行病症自查，后台健康大数据的收集和更新，也便利了病后复查与跟踪随访。
2020年4月，上海中医药大学附属龙华医院互联网医院正式开通，这是上海首家互联网中医医院。此后，各大中医类医疗卫生机构相继开放智慧平台，设立智慧就医通道，致力于提升基层中医药诊疗服务质量，不断加强中医药服务能力。
智慧共享中药房整合线下线上资源，以集约化的思维，综合依托区块链、人工智能、物联网、大数据等技术，改革中药药事服务。建立覆盖中药仓储、调剂、煎煮、包装、配发等全流程的信息追溯系统后，根据中药材样本，AI进行数据识别分析和比对，能够有效甄别中药材真伪、溯源产地、预测品质等，取代过往眼看、鼻闻、手摸、嘴尝的传统鉴别方式。目前患者可在网上自助查询代煎药加工制作信息。
考验与机会并存
“中医药+AI”如何更好地面向未来
以中医药传统理论为根基，以诊疗实践案例为循证，以人工智能等技术为支撑，三者有机结合，赋能中医药传承创新发展。
“中医药+AI”不能止步于简单的要素叠加或范式挪用。马剑鹏认为，只有在透彻理解中医药基本特点的前提下，找到现代科技与传统文化的契合点，加强技术的适应性转化与利用，才能让人工智能“为我所用”。
马剑鹏介绍，近期爆火的ChatGPT就中医药进行对话会发现，这款新兴的人工智能程序在虽然在中医药客观基础知识方面对答如流，但在临床诊断方面还存在着很大的不足，而且也容易产生医学伦理问题，未来还有很长的路要走。
层出不穷的新技术创造出新的生产力，带来新的生产工具的同时，也引发思考甚至担忧。它们将会为中医药发展带来怎样的机遇或威胁，还是一个未知数。
既要应对外部变化的压力，又要面对内部升级的需求，建设新型中医药体系任重道远。要把握中医药的不可替代性，在技术发展的各个阶段寻求平衡点与最优解。业内专家认为，未来推动中医药和人工智能协同发展，加强顶层规划是必要也是首要条件。“中医+AI”涉及中医学、计算机、数学等多学科知识，中医类高校也应积极培养复合型中医药人才，为中医药事业输送力量。
加快中医药与人工智能技术深度融合，更进一步揭示中医药奥秘，不断提升中医药维护健康的能力，最终落脚点是为群众谋福祉。
智能中医轻量化应用提速
人工智能风口正劲。《经济参考报》记者采访了解到，近年来“人工智能（AI）+中医药”赛道逐渐升温，一批医工交叉团队投入研发。基于互联网、移动端设备的智能中医应用场景日渐丰富，主打中医体质辨识、健康管理等功能的小程序、App等轻量化应用陆续面市，智能中医相关专利数量呈现逐年增长趋势。
《“十四五”中医药信息化发展规划》提出，加快中医药关键数字技术攻关，其中包括开展人工智能等新一代信息技术在中医药领域的集成应用研究，探索一批中医药数字化应用场景建设，并且鼓励和支持智能中医设备研发及应用。业内人士认为，相关赛道前景广阔，同时现阶段也面临一些难点挑战。
业界探索人工智能赋能中医药
在广东东莞的松山湖高新技术产业开发区，广州中医药大学国医堂内一些特别的中医特色诊断仪器引人注意。
作为广州中医药大学和东莞松山湖管委会共同出资成立的中医药特色健康服务机构，广州中医药大学国医堂在中医体检项目中广泛应用中医问诊量化辨证诊治辅助系统、TTM红外热断层扫描仪、DMS经络检测仪等数字化设备，将中医“望、闻、问、切”的传统主观诊断结果以数字量化形式展现，专业的中医专家团队对数据结果进行临床分析，为体检客户提供健康指导。一套流程简单方便，给不少客户留下良好印象。
上述场景是数字技术助力中医临床工作的一个缩影。在松山湖，东莞广州中医药大学研究院的科研团队近年来将目光投向人工智能技术，目标是研发一套高水平的中医辅助诊疗系统。
该院的研究团队正在同中国科学院北京纳米能源与系统研究所相关团队合作，希望通过手机拍摄和人工智能技术，实现面相、舌象、脉象等的自动诊断。“目前技术相对成熟，但需要中医临床专家来标定舌象、脉象的分类，比如某种电子波形是中医上的某一个脉象，通过大量样本输入和机器学习，人工智能系统有望被训练用于辅助看诊。”东莞广州中医药大学研究院副研究员黄晓其说。
鉴于中医流派多样的特点，研究团队与多位省级名中医合作，分别采集相关专家的诊疗数据，以期通过训练人工智能，呈现出相关专家的临床经验。“人工智能技术可助力名老中医学术经验传承，支持中医学术流派临床经验传承和发展。”黄晓其表示。
业内人士认为，人工智能技术为中医诊察现代化提供了一条新途径。哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副院长卢光明说，借助人工智能对中医“四诊”进行数字化和标准化，近年来国内已有相关研究成果，最开始从“望、闻、问、切”单模态探索，如今逐步发展到“四诊”融合。
卢光明研究团队提出“医学生物特征识别”的方法，用标准化、自动化的信号采集技术将摸脉、声音、气味等信息采集起来，然后对采集的数据进行特征分析，并把异常的特征提取出来，最后再运用机器学习、模式识别、数据挖掘等技术对其进行建模，目的是实现中医分析的客观化、规范化。
“现代医学有X光、CT、核磁等医学影像检测手段，医生根据相关检测指标来下结论、开处方。”卢光明说，中医也需要解决影像问题，即如何能把舌相、脉搏、气味、面色等中医的体表特征标准化，高精度地测量出来。
“中医诊断现代化首先要实现中医影像的数字化、标准化采集，构建大规模中医影像数据库。其次是中医体外诊察信息的智能分析，充分挖掘各项异常信息，辅助中医师进行更加准确的诊断。在此基础上，进一步探究自动健康评估和部分疾病的自动诊断。”卢光明说。
中医AI“轻应用”起步
近年来，不少团队正在基于互联网、移动端的传感器采集舌象、面相等，进行体质辨识、健康管理等方面的应用开发，已有多款App或小程序面市。
2019年，广东省中医院杨志敏教授团队与相关企业合作，推出一款名为“望舌问膳”的小程序。用户只需将自己的手机拍舌图片上传，通过简单几步就可得出个人中医健康状态分类报告以及药膳调养指导。
据运营团队介绍，该平台运用中医舌诊方法和数字图像处理技术，采取人工智能深度学习模式，通过上万张舌诊图像案例等大量数据训练物体检测、语义分割模型，抽取裂纹、齿痕、斑点等舌象特征，进而分析用户体质寒热、虚实等情况，提供调理方案。
“这个轻应用的用途在于保健引导，通过舌诊做出大致分类，为用户提供健康服务。”杨志敏说，随着老百姓主动健康意识提升，许多居民进行膳食调养，需要知道自己偏向什么体质。一般而言，人们可以通过问卷自测了解情况，但这种方式操作较为繁琐，不够方便。基于此，临床团队根据收集到的舌诊和健康辨识相关科研数据，与一家从事人工智能开发的科技企业合作，于2018年10月开始研发“望舌问膳”平台，并在一年后上线运营。截至目前，该平台累计使用量已有140万人次。
“对于人工智能应用于中医体质辨识、健康管理这一赛道，近年来入局开发相关产品的团队逐渐增多，以中小企业为主。”卢光明说。
一位从事中医AI商业化的企业人士表示，对于人工智能赋能中医药的产业转化路径，现阶段不少企业走“轻商业”路线，例如在大健康产业方面，将消费者个人体质辨识与健康产品相结合。“尤其新冠疫情以后人们对健康更加重视，有利于相关应用场景落地。”该企业人士说。
记者通过天眼查数据发现，从专利方面来看，自2017年来，智能中医相关专利数量呈逐年增长趋势。其中，2017年智能中医相关专利数量为20余件，2018年至2022年均超过50件。从专利名称来看，包括中医智能诊断系统、中医智能检测一体机、中医机器人等，能为患者提出调理方案或治疗建议。
前景与挑战并存
业内人士表示，人工智能在中医药领域的应用前景广阔，同时也面临挑战。
记者了解到，除了辅助中医诊断、辅助中医药健康管理外，当前，人工智能还在挖掘中医药数据、辅助鉴别中药、辅助中医药教育等领域应用取得进展。例如，东莞广州中医药大学研究院人工智能中药鉴别团队与广东省药品检验所合作，建立了能够快速识别陈皮的鉴定工具，具有识别速度快、准确率高的特点，能有效区分药材造假、掺假、掺劣的情况。
另一方面，受访专家认为，人工智能在中医药领域也面临一些痛点，相关业态仍待成熟。有企业人士表示，当前中医AI推向市场尚有难度，一方面许多技术还停留在概念阶段，另一方面市场对于中医量化的认可度还不高，一些产品或技术“中医不认，西医不敢认”。
首先是中医药健康数据标准缺乏，专家提出，“AI+中医药”相关产业要进一步发展，无论中医诊断还是中药质检，都应有相应的标准进行指导，行业才能更健康快速发展。
其次，中医药数据基础还有待完备。卢光明认为，人工智能模型需要海量数据的学习，舌象、脉象等数据需要长时间积累。此外，“AI+中医药”赛道还需解决先进传感器等相关技术挑战，专家表示，当前人工智能的中医药应用技术有待进一步发展。“任何一种技术的落地应用，都需要持续迭代，遵循从基本原理突破到产品初步成型，然后到成熟和完善的一个发展过程。”卢光明说。
大数据与人工智能时代的中医药（健康故事汇）
清华大学北京市中医药交叉研究所所长李梢
利用UNIQ系统解读中医药“治未病”原理图示。
李梢正在指导团队成员使用UNIQ系统。
李梢出生于中医世家，父亲是首届“国医大师”李济仁，母亲张舜华是国家级非遗传承人。他从小就跟父母采草药、读医书、背汤头，接受了传统的中医教育，本科就读于北京中医药大学，然后回来跟随父母抄方，在皖南医学院硕士毕业后考回北京中医药大学，师从王永炎院士攻读博士研究生。博士毕业后来到清华大学自动化系工作至今。今年7月13日，英国皇家化学学会发来贺信，祝贺李梢入选英国皇家化学学会会士。
中医药治病的原理是什么？怎么用现代科学手段进行验证？为了“说清楚、讲明白”中医药的科学原理，清华大学北京市中医药交叉研究所所长李梢教授潜心研究20余年，深入探索中医药复杂系统的奥秘，首次提出符合中医药整体特色的“生物网络、网络靶标”理论，开辟了中医药网络药理学方向。
做一名探路者可能比做医生更有意义
“学医过程中经常有人问我，什么是上火、清热？中医药治病的道理究竟是什么？中医强调‘治未病’，为什么肿瘤等病发现时就已经到晚期了？中医能否更好地治病？”李梢说，在求学过程中，这些问题一直萦绕在他的脑海，但是回答这些问题并不容易。
几千年来，中医通过望闻问切、中药方剂等手段诊治疾病，以整体观念和辨证论治为指导，但是患者体内具体究竟发生了什么，中医未能给出符合现代科学的阐释。李梢指出，现代医学生命科学经常采用的是还原论，即在局部研究得很深入，但对于患者整体规律的理解还不够。将一个整体拆成一个个零件相对容易，而将一个个零件重新组合成一个整体，尤其是组合成人体这么复杂的生物系统，则要困难得多。因此，探究中医治病的原理，难以直接套用现成的方法。
“怎样找到新方法？这是个艰巨的任务，探索很可能失败，但总得有人去尝试，因为中医药需要进行现代化转型发展。”李梢说，“对我来说，做一名探路者可能比做医生更有意义。”
正是抱着这种想法，1999年，在北京中医药大学读博士二年级时，李梢提出了中医药和生物分子网络相关的假说――中医药不是和单个生物分子有关，而是和生物分子相互作用的网络、网络的动态变化有关，这个网络有可能表征中医药的整体。当时恰逢人类基因组计划、生物信息学兴起，自动化系“三论一智”（“三论”指信息论、系统论、控制论，“一智”指人工智能）的学科特点和中医药整体观、系统观的思维很契合。
在清华大学生物信息学专家李衍达院士的支持下，2001年，李梢进入清华大学自动化系，开始了“生物信息学与中医药现代化”的大跨度交叉学科研究，开启了一段20多年中医药现代化探索之旅。
取宏观之象、比微观之类，力求守正创新
中医药、自动化的学科跨度很大，如何既守住中医药的底蕴，又把握住信息科学的原理，实现守正创新？
李梢介绍，打开中医药的运作机制谜题面临三道难关：如果不深入到机体内部，说不清传统的中医理论和现代基因、蛋白、细胞等微观因素存在的关系，那就难以揭示中医药的科学内涵；如果只采用目前医学常用的单因素还原分析方法，则容易丢掉中医宝贵的整体特色，难以“守正”；传统中医药积累了丰富的经验，但在微观层次的数据积累较为薄弱，如何从微观和系统角度阐释中医药的“整体”特色，这对信息科学也提出了挑战。
面对这些难题，李梢熬白了头。经过反复思考，他提出了一个大胆的想法――能不能把中医的整体思维用于微观的生物层次，相当于在人体“黑箱”里建立一个导航系统，进而全面计算出中西医药与生物分子的关联，用于支撑中医药的创新发展？
经过多年的探索，李梢和他的团队建立了中西医药分子网络导航系统――UNIQ系统（基于网络靶标的药物网络药理学智能和定量分析方法与系统）。“UNIQ系统借鉴了中医整体观的‘取象比类’思想，这种思想在《黄帝内经》中就有广泛运用。”李梢介绍，通过“取宏观之象、比微观之类”，从全局上看，人类表型网络（人类疾病，包括中医证候的临床表现）、生物分子网络（生物体内部的基因、蛋白之间）、中西药物网络之间存在着一种“宏微观模块化关联”关系。例如，临床表型越相似，相关的基因和基因产物在网络上越聚集。基于这一规律，李梢带领团队研制了中西医表型、生物分子网络、中西药物的“关系推断”算法，实现同时期国际最高精度的致病基因、药物靶标预测，通过计算，系统解析了疾病机制和药物作用的关联，在生物分子网络上实现了疾病和药物内在关系的定位和导航。
“目前，我们已经把中西医表型―细胞―分子―中西药物之间的关系都进行了全局性的预测，算法还在不断发展完善。”李梢说，这些算法的研制，既使得中医药思维能在微观层次发现规律，又使得现代医学生命科学积累的大数据能为中医药所用，从一个全新的角度阐释中医药科学原理，为大数据和人工智能时代中医药的传承发展提供了新支撑。
胃癌“治未病”系统发现胃癌“极早期”
UNIQ系统建立后取得了哪些新发现？
“借助于UNIQ系统，我们以中医‘寒、热’诊疗概念为切入点，构建出中医‘寒证’‘热证’的生物分子网络，初步揭示了中医寒热证与代谢―免疫失衡相关的生物学基础，还发现了寒热相关疾病发生发展的机制和清热、散寒药物的作用机理。”李梢说，通过融合宏微观信息，UNIQ系统帮助实现了中医药精准研发的关键技术突破，以UNIQ系统为核心的系列专利技术还在30余个中药、标志物的研发中转化实施。尤其值得一提的是，团队利用UNIQ系统研发了胃癌“智能早筛―极早诊断―精准早治”三位一体的中西医精准诊疗系统。
中国胃癌发病率占全球的44%，长期以来胃癌早诊率低于10%，成为危害人民生命健康的一个现实难题。中医强调“治未病”，《黄帝内经》也提出“脾胃之间，寒温不次……大聚乃起”。受中医经典理论启发，李梢认为在胃癌发生之前会有一个更早的、能够预警癌变发生的阶段，找出这个阶段的特征、提前阻断，有可能实现胃癌“治未病”。
利用UNIQ系统，结合大规模临床病例的采集和检测，李梢带领团队发现了胃癌“极早期”这一全新的阶段，中医上主要表现为本虚标实、寒热失衡。从中医典型病例中还发现寒、热舌苔菌群等新型标志物，尤其是首次构建了胃炎癌转化的单细胞网络，发现了与胃早癌细胞高度接近的胃癌极早期细胞。经2700余例胃炎癌转化序贯病例样本验证，发现该标志物能够使得胃癌发生的预判提前10个月，准确率达85%。探测出的胃癌极早期细胞如果处于萌芽期，进行中药干预就可能延缓甚至阻断其癌变，有望为解决我国胃癌早诊率低的难题提供突破口。
“中医强调‘治未病’，所以我们把胃癌‘智能早筛―极早诊断―精准早治’三位一体系统称为胃癌‘治未病’系统。”李梢称，围绕胃癌“极早期”的中西医特征，团队还研制出了智能中医管理系统，发现了精准预防中药，开展了胃病中成药机制解析，提升了胃炎癌转化中医药精准诊疗水平；该成果还应用于胃癌高发区，支撑了国家慢性病综合防控示范区建设。
医学分中西，患者不分中西
在现代医学突飞猛进的今天，中医药想要高质量发展，守正创新是必经之路。有人认为，中医药现代化实际上就是中医药西化。对此，李梢有不同的见解。
“中医药现代化并不是西化。医学分中西，但是患者不分中西、科学技术也不分中西，攻克疾病、维护人类健康是中西医学的共同目标。目前肿瘤等疾病高发，中医、西医都需要进一步发展。充分利用现代科学技术，建立符合中医药特色的科技创新体系，揭示中医药的科学原理，不断提升中医药解决疾病、维护健康的能力，这是中医药现代化。”李梢强调，中医药与现代科学不是互斥的，而是能够相得益彰、共同发展的。
在他看来，中医药诊疗思想和丰富经验中的“整体”特色，有可能孕育着新的医药研究模式，突破当前单因素还原论研究模式的局限，建立以中西医学和生物大数据为基础、以信息与系统为特点、融合人工智能、大数据等技术的中医药网络药理学等关键技术，有望建设符合中医药整体特色的自主创新体系，为揭示中医药奥秘、更好地维护健康、实现中医药守正创新提供一种新途径。
经过20余年的探索，在李梢看来，中医药科技创新不仅有望解读出中医药学的奥秘，还有望促使中医药在疾病诊疗的原理上、实践中发挥更大的作用，“中医药现代化需要中医药工作者与现代科技工作者之间打破隔阂，增进理解，共同推进。希望有更多的现代科学研究人员、青年学子能够成为中医药现代化的建设者”。
清华大学北京市中医药交叉研究所
2020年，依托清华大学自动化系、凝聚多院系力量，清华大学北京市中医药交叉研究所成立，这是清华第一个中医药交叉研究机构，也是国内外首个在综合性重点大学依托信息学科成立的中医药交叉研究机构。
李梢的团队汇集了来自自动化、计算机、中医药、生物学等不同专业背景的研究生。团队在中医药交叉研究时，以问题为导向，多学科人才淡化各自专业的界限，朝着共同的问题和目标汇聚智慧和力量。
本文配图均由受访者提供
人工智能技术促进中医药传承发展
人工智能（artificialintelligence）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术及应用系统的一门新的技术科学[1]，其为大数据时代的经济发展提供了新能量，缔造了一种“虚拟劳动力”，提高了生产力。我国政府高度重视人工智能对社会发展的推动潜力，先后推出多项政策支持。2017年7月国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，十九大报告中也提到“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，人工智能技术迅猛发展的时期已经到来。
目前，人工智能技术已在医学影像、体外诊断、手术导航、智能康复和健康大数据等方面取得了实际应用，并在提高癌症确诊率、加速新药研发、改善诊疗体验以及判断患者预后等方面发挥了重要作用[2]。如Esteva等[3]使用对致密纹理有较强图像处理能力的深度卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN），利用大数据训练CNN，在充分学习皮肤病病理图像后，其诊断准确率可达91%，达到了专业级别。病理人工智能辅助诊断已实现了形态上的定量分析和细胞学初筛，在国内外也开始了商业化运作；而疾病的预后诊断、病理学分类和良恶性判断等组织病理学诊断在实验室也取得了显著进展[4]。基于图像诊断的其他医学领域如放射学也可以进行相应转化，如美国休斯敦卫理公会医院团队开发了自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）软件算法，该算法准确获得了543例乳腺癌患者乳腺X线的关键特征，并与乳腺癌亚型进行了关联，其诊断速度为普通医师的30倍，且准确率高达99%[5]。人工智能技术依靠大量数据支持和深度机器学习，使其诊断效率远高于临床医师，且能力还可以在学习中不断完善和提高。IBM研发的人工智能肿瘤医师Watson于2012年开始在MD安德森肿瘤中心使用，辅助白血病诊疗并已指定作为肿瘤专家的顾问工具，其提供相关意见的准确率为82.6%，肿瘤科医师可以将就诊患者的所有临床资料输入计算机系统，然后Watson会回顾数据并推荐治疗方法[6]。由于肿瘤科医师不可能完全掌握各类肿瘤的最新研究进展，且肿瘤治疗极具复杂性，因此加以人工智能技术的强大数据辅助将有助于获得更好的治疗方案。人工智能技术具有加速生物学和医学科学进展以及改变医疗保健的巨大潜力，能为个体提供更有效、更简单及低成本的医疗护理服务[7]。张康团队开发的一种使用迁移学习技术的人工智能系统能有效将图像分类为黄斑变性与糖尿病性视网膜病变，其表现接近于专业的眼科医师，并可在30s内确定患者是否应该接受治疗，准确率达95%以上；在区分病毒性肺炎与细菌性肺炎上其准确率也超过90%[8]。在智能影像检查技术方面，2017年初，美国食品药品监督管理局(FoodandDrugAdministration，FDA)批准了全球首个人工智能深度学习影像临床应用平台ArterysCardioDL，其主打产品ViosWorks革新了传统的心脏磁共振成像方法，将扫描时间从1h缩短至6~10min，患者无需屏住呼吸，提高了检查效率和患者检查的依从性与成功率。人工智能技术在新药研发方面的作用也越来越受到重视，药物晶型是药品研发中的核心环节，将量子物理、人工智能技术与超大规模云计算相结合，可实现对小分子药物重要特性的快速、准确预测，如生物科技企业泰晶科技已完成大量早期分子的晶体预测，在提高新药研发效率的同时降低了研发成本。人工智能技术在手术导航中的运用逐步从辅助医师完成手术迈向自主完成手术。美国儿童国家健康系统（Children’sNationalHealthSystem）研究团队为提高手术效率与安全性开发了全自动手术机器人STAR（smarttissueautonomousrobot），即智慧组织自主手术机器人[9]。未来智能手术机器人有望接手外科医师的工作，为人类进行外科手术等治疗服务。人工智能技术正在医疗的各个领域被深入应用，并带动医疗领域的飞速发展，中医药领域在这种大环境下也正与人工智能技术融合，借助人工智能的技术优势提高自身发展和传承效率。与其他医疗领域一样，大数据结合人工智能的前沿技术必将带领中医药走向全新的时代。
1人工智能技术将融入中医传承发展中医药发展迎来了良好机遇，十九大报告明确提出“坚持中西医并重，传承发展中医药”，为中医药发展提供了政治保障。2017年7月1日颁布实施的《中医药法》为中医药发展提供了法律保障，而屠呦呦获得诺贝尔生理学或医学奖为中医药发展提供了国际环境。此外，随着人类寿命的延长，基于衰老的慢性病、恶性肿瘤、心脑血管疾病、阿尔茨海默病等发病率逐年上升，已成为主要社会健康负担。2016年国务院颁布的《中医药发展战略规划纲要（2016―2020年）》提出要充分发挥中医药“在治未病过程中的主导作用、在重大疾病治疗中的协同作用、在疾病康复中的核心作用”。中医药的治未病优势在这些领域有广阔的发展空间，临床巨大需求也为中医药发展提供了良好机遇。
在面临发展良机的同时，中医药发展也面临着挑战。中医药虽然有悠久的历史、丰富的实践经验和海量文献，但资源挖掘利用不够，直接影响其传承效率。中西医的发展模式不同，西医从实验数据中归纳提炼经验，然后再通过时间检验、修正、发展成理论；而中医则是在临床实践中不断总结、摸索，经验极具个性化，个体差异大，总体发展比较困难和缓慢。名老中医学术经验的传承效率不高，传统师带徒模式成才周期长、培养人才数量少，难以满足临床需求。此外，临床产生的大量中医药诊疗数据，尤其是中西医诊疗的综合信息资源整体利用度不高，存在数据资源浪费情况。
随着互联网的普及，大数据的累积加速为人工智能技术在中医药领域的应用提供了基础。从以往数据中挖掘信息，尤其是名老中医用药规律，利用科学的研究手段将传统经验升华为科学规律，同时为进一步的基础研究和中药新药筛选研发提供依据和思路。与此同时，各种辅助诊疗系统和中医智能学习系统可以提高人才培养、中医传承效率和中医诊疗效率，使智能化的中医融入日常生活，真正做到智慧中医。
2中医领域人工智能技术应用现状2.1第1阶段：人工智能技术挖掘中医药数据中医药数据挖掘已被广泛应用于中医药古籍的检索和名老中医经验的挖掘整理中；目前常用方法包括频数分析、关联分析、复杂网络分析、聚类分析等。大数据技术促进了传统中医药典籍电子化，有助于充分挖掘历代中医药知识，如《中华医典》等书籍和数据库。中医药现代化研究也积累了大量中药和方剂的药理研究资料和作用机制的资料，形成了标准的数据库。目前，中医药标准化工作已完成对中医疾病病名、证候、中药药名、方剂名等的标准构建，为通过人工智能技术挖掘这些海量数据奠定了基础。挖掘中医诊疗数据有助于发现用药规律与终点事件的关系，并建立算法。伊璠[10]对张艳教授治疗的186例慢性心力衰竭患者的病案进行了频数分析和聚类分析，最后总结出242张处方中常用的6个用药类别，居于前2位者为补气药和活血化瘀药，印证了心气虚、心血瘀阻为慢性心力衰竭的主要病机。各种数据挖掘方法均能在研究名老中医用药规律中起到辅助作用，对经验的总结有一定的帮助。但应对中医药数据的复杂性，传统的统计分析工具和简单的数据挖掘技术已不能满足中医药信息化发展的需求，因此需应用人工智能的深度学习功能进一步对大数据进行学习，变被动挖掘为主动的表现和探索。
2.2第2阶段：人工智能技术辅助中医诊疗及辅助学习系统在中医智能诊断方面，目前四诊客观化的研究已取得阶段性成果，脉诊和舌诊的客观量化有了长足进步[11]，这可以改变传统诊断受医师主观意识、经验积累影响，以及受限于环境因素，缺乏客观指标而难以重复的问题。如人工智能化的语音识别技术为问诊的客观化提供了可能。此外，可穿戴健康设备的研发为中医健康管理平台即时健康监测带来了便捷[12]，患者可以即时将相关信息传送至平台进行分析和记录，同时可以及时接收平台反馈。基于以上即可建立中医诊断的智能化平台，优化患者的信息收集，减轻医师工作量，还可用于患者筛选、疾病预防、随访、诊断教学和科学研究。
在中医智能治疗（智能处方）方面目前研究也有很大进展，复旦大学医学健康大数据研究中心以实际临床场景和处方数据为基础，实现了中药智能分类[13]和针对肺癌的中医自动开方。中药智能分类针对中医处方的无序自然语言性，利用异构信息网络和基于排序的聚类技术发现中药所属类别（按功效）和针对症状。中医临床处方数据在数据科学中属于文本类，具有非结构性；同时，不同数据来源的处方间还存在异构性。如何处理大规模的异构医学文本数据是需要解决的关键问题。异构信息网络包括多元类型节点和多元关系的图结构，是数据结构化/半结构化表示的一种方法，广泛应用于数据挖掘[14]。以症状、草药为节点，共现关系为边构建中医药异构信息网络可巧妙解决处方无序自然语言性的难题。在数据高效表示的基础上，利用受限随机游走计算节点之间的先验概率[15]；在先验概率的基础上加入聚类隐藏信息，利用最大期望算法估计隐参数。最终得到一个软聚类模型，可计算草药聚类并找到症状与药物的强关系。针对肺癌的中医自动处方利用贝叶斯模型实现依据症状主动开方。首先使用Word2Vec[16]将临床处方嵌入到低维度向量空间以提高模型处理速度，将向量化的数据输入朴素贝叶斯分类器[17]进行模型训练，并对训练好的模型使用临床处方进行测试；最终得到初步的处方生成模型。目前，模型在根据临床需求优化过程。智慧中医的人工智能技术有望形成与中医专家高匹配的自动处方，从而应用于临床和教学中，目前系统正在进一步提高推荐的准确度，以期更好地辅助医师诊疗和发挥教学功能。
2.3第3阶段：中医药人工智能技术融入全生命周期健康维护在数据挖掘和辅助诊疗及辅助学习相关技术均比较成熟的状态下，进一步将中医药领域的人工智能技术融入健康管理，真正应用于相关疾病的一级预防及二级预防中，充分发挥中医药治未病的理念，使中医药理念融入到日常生活中。中医对于未病的理解更深入，不同于现代医学的健康管理主要针对某一种或某几种常见疾病，中医是通过对不同个体的望闻问切，然后根据个体的体质及相关危险因素选用针对性的干预措施，以实现整体调节，可以更好地实现“未病先防、既病防变、愈后防复”，在预防阶段进行健康投资能有效降低医疗费用[18]。基于人工智能技术建立中医药健康管理云平台可实现高效的人机对话并进行相关信息的处理分析，能根据每个人不同的体质状况给出相应的健康处方，对不同体质个体进行相应的调理改善，做到精准化个体医疗保健，同时跟踪随访、收集健康大数据，开发并完善疾病预测模型和疾病筛查模型的建模策略与方法。随着老年人口的快速增加，医疗费用支出已成为不少国家和家庭愈加沉重的负担，而人工智能技术在健康管理中的应用可显著减少这些医疗费用，并在一定程度上改善医疗资源缺乏的状况，这种融入将对中医药发展产生强力推动作用。
3展望人工智能的理念和技术必将促进中医药的传承和发展。中医人工智能在现在和未来的发展可分为3个阶段：（1）将众多中医古籍、临床资料数字化，大力挖掘相关数据并进行分析，形成经验，辅助临床诊疗工作。（2）人工智能技术拥有独立自主的诊疗功能，其通过大数据学习可达到与临床专家高度匹配的诊疗结果，此时人工智能技术在临床辅助诊疗中可发挥一定的主动性；同时还可利用已达到中医临床专家水平的人工智能技术培养中医人才，提高中医药传承效率，促进中医药传承。（3）人工智能技术将中医全面融入生活，从健康管理、诊断、治疗等方面全方位服务患者，相应的人工智能技术能独立完成临床任务。目前中医人工智能正处在第2个阶段的研究发展中，在进行中医相关人工智能研究时，中医领域人才需要与信息技术专家紧密联合，使相关人工智能技术保留中医药精髓，贴近临床实际需求。中医药大数据分析和机器学习需要真实可靠的数据，而无论是作为输入的症状、体征、检测指标还是作为输出的疾病种属、证候类型以及最终的诊疗方案，都应该采用统一的、尽可能规范化、客观量化的体系及规则进行标定，这是保证数据质量的必要前提。症状、体征规范化的目的在于尽可能使用简洁、易懂、不会产生歧义的词语描述患者的病况，同时保持统一性和一致性。这也是现阶段需要努力完善的，现有的四诊客观化、中医术语规范化等已对该问题有了初步的涉及，但其广泛推广和应用尚未完成，仍需建立全面、规范的临床信息采集体系，开发一个程序化的软件云端平台，使中医大数据具有标准、规范、开放、无限、动态的特征。此外，最终医师会被人工智能替代吗？从辅助诊疗到完全依靠人工智能技术进行诊疗的过程很长，而且临床医疗行为具有极其鲜明的人文特质，人工智能无法替代医师对患者进行交流与安慰；尊重患者隐私以及对患者隐私的保护也是一个潜在问题；人工智能技术与患者医疗保险的关系、医疗数据如何依法依规开放、人工智能技术出现医疗纠纷时应承担的法律责任等基本问题，尚需有关部门进一步评价并制定相应政策。人工智能技术可对中医的发展产生正面、积极的影响，使其在理论发展、人才培养、规范化、客观化的科学进程等各方面均有望获得长足的进展，最终引领中医更好地传承、创新，尽快实现现代化和国际化。
科技赋能，中医药发展迎来新机遇
——2021年科技赋能中医药产业发展报告
亿欧智库
抗击新冠肺炎疫情期间，中医药发挥了重要作用。根据卫健委和各地政府的公开数据，中医药在本次疫情中参与度超过90%，整体有效率大于95%。而这次疫情，也让大众开始重新认识中医药的价值，中医药有望迎来新的发展机遇。当然，中医药现代化发展仍面临较多挑战，而科技赋能中医药则成为一条可行的发展路径。
科技赋能中医药时代背景
中医药进入全面发展期。
新中国成立以来，中医药经历了建国以来的震荡恢复期、改革开放以来的探索发展期，目前已经进入全面发展期。随着中医药相关政策的推进、产业内各主体的积极参与，中医药将围绕传承与创新不断探索现代化发展道路，打造健康中国。
●震荡恢复期（1949-1977）：建国后，中医药经历了“中学西”、“西学中”、中西结合的发展模式，奠定了中医药行业发展的基础。
●探索发展期（1978-2019）：“十五”期间，中医药保健进入国家规划，中医药“十三五规划”及中医药法等出台推动了中医药行业开始加速发展。
●全面发展期（2020至今）：中医药在新冠疫情期间发挥的重要价值，为全世界抗疫做出了重要贡献。随着政策持续推进，中医药开始进入全面发展期。
中医药全面发展面临较多挑战。
尽管中医药产业现代化发展大势所趋，但仍面临较多挑战，集中体现在种植、加工、流通、诊疗、大众认知等方面。
从种植来看，因为近些年中药材的需求增加，部分道地药材开始外扩产地、异地种植，导致道地属性减弱，种子品质参差不齐。土壤的不科学选择、化肥的不规范使用也让大量中药材的毒副作用加强。种植户规模小、数量多，也导致大量中药材种植无序，哪种药材贵种哪种，中药材的市场秩序也因此较为混乱。
从加工生产来看，中药材生产的机械化水平低、生产不规范、安全卫生条件差，饮片生产不规范现象较为普遍，一定程度上影响了中药产品的质量与药效。
从流通来看，仓储设施、包装技术仍较为落后，中药材物流标准体系尚不健全，中药材流通产业链长，当前中药材流通信息不透明、药材溯源难度大。中药材在原产地被视为农副产品监管，在饮片和中成药阶段被视为药材管理，由此也引发了监管错位的现象。
从诊疗来看，集中体现为三点：人才短缺，诊疗模式灵活性差，医疗机构信息化、数字化水平低。中医药人才来源复杂，传统科班教育的中医药医生临床经验往往难以快速支撑临床需求，师徒制培养的中医药医生理论体系往往缺乏系统性。中医医院、中医馆在内的医疗机构信息化、数字化水平较综合医院仍有一定差距，互联网中医、中医远程医疗等创新诊疗模式应用仍处于初步探索阶段。
从大众认知来看，中医药理论体系不清晰，中医药文化建设薄弱，由此也导致大众对中医药理解程度不够，中医药信任危机仍存在。
面临这些挑战，科技赋能中医药，是中医药现代化发展的可行路径，现代科技与中医药的深度融合，将给传统中医药带来新的活力与发展模式。
科技驱动中医药创新升级。
互联网、物联网、云计算、人工智能等技术在中医药产业链上的应用，推动中医药全产业链创新升级。科技与传统中医药的深度融合能够推动中医药产业链上下游整合发展，形成合力，集成式创新。
多方联动、协作共赢，科技赋能中医药需要多方的参与。从参与者来看，传统中医药各产业链的企业，以及创新科技企业纷纷参与进来，推动中医药现代化发展。
科技赋能中医药的四大场景
科技赋能中医药，在中医药发展的产业链上下游各环节均有其深度融合的场景，而溯源全程化、生产智能化、医疗机构信息化与互联网中医则是当下科技赋能中医药的四大典型场景。
溯源全程化。
中药材溯源牵一发而动全身，中药材溯源体系的建设，将大大提升中药材的质量与药效。中药材溯源体系利用互联网、物联网、区块链等技术，实现中药材从种植、流通、临床使用等环节的全流程信息可追溯，满足政府监管、公众查询、产业运营的需求。当前中药材溯源体系大多以大企业试点为主，未来有望在政策的持续推动下全面覆盖产业链上中下游，实现全流程全行业可追溯。
生产智能化。
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自适应等功能的新型生产方式。中药（中药饮片、中成药）智能制造是将先进的智能制造技术与传统中药生产相结合，通过生产流程的数字化，保证生产效率、中药产品的品质一致性、稳定性、可靠性和生产过程的灵活性。
中药生产智能化是必然的趋势，但当前大部分中药企业智能制造的基础相对薄弱，整体处于探索阶段。头部中药企业在生产智能化方面的建设多以产线升级或新建数字化产线为主，但多集中于生产环节，未来将在设计、自动化管理、物流等方面加大布局力度。
医疗机构信息化。
我国医院信息化已经进入“智慧医院”建设阶段，通过智慧服务、智慧医疗、智慧管理建立“三位一体”的智慧医院系统，为患者提供更加优质的医疗服务。当前我国中医医院业务应用系统信息化水平不断推进，但中医特色信息系统建设不足。随着中医医疗机构信息化建设的不断深入，未来中医医疗机构运营将更加智能化、更具中医特色。同时，中医医疗机构信息化建设将契合医联体的建设，赋能基层医疗机构，提升基层医疗机构服务能力，让优质的中医医疗资源为大量基层患者服务。
互联网中医。
互联网中医将优质的中医医疗资源与互联网技术结合，为患者提供诊前、诊中、诊后的全流程服务，并通过诊疗数字化、互联网医生教育、医疗AI提高中医医疗服务的可及性、传承性、创新性。
行业发展展望
中医药产业规范化、现代化。
科技的进步与政策的落地将推动中医药产业更加规范化、现代化发展。互联网、物联网、智能制造等技术等在中药材种植、加工生产、溯源、配送等各环节发挥作用，推动中医药现代化发展。GAP新规、中成药集采等也将倒逼中医药行业更加规范化发展。未来中医药发展将呈现“种植标准化、生产工业化、溯源闭环化、诊疗在线化、辨证智能化、管理信息化、营销全域化、学习终身化”的现代化发展趋势。
科技赋能中医药在基层大放光彩。
中国医疗资源分配不均衡，2019年中国等级医院2.37万个，其中三级医院数量占比12%，承载了全国53%的医疗需求，供需矛盾突出。中医药覆盖治未病到调摄保健全流程，同时中医药不过度依赖医疗设备、简易便捷、价格更加优惠，借助互联网、远程会诊、AI等技术，中医药可以在医联体建设中发挥其价值，推动优质中医医疗资源在基层大放光彩，解决基层医疗机构信息化差、诊疗难、检查难、用药难等问题。
科技赋能中医药走出国门，走向国际化。
随着中医药现代化发展上升为国家战略，中医药国际化被列入国家相关规划，《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》明确提出要加强中医药对外交流合作、扩大中医药国际贸易。国际化既是中医药现代化发展的结果，也是倒逼中医药现代化发展的重要方式，中医药国际化与现代化发展相辅相成。
当前中医药国际化发展已经取得了一定成效，但也面临中西方文化差异、中医药人才队伍建设弱、中医药国际化标准与国际标准接轨难等挑战。中医药要实现国际化，需要借助现代科技推动中医药走出国门，走向世界。
新中国成立70多年来，我国中医药产业逐渐从粗放型向质量效益型转变，在中医药现代化战略的推动下逐渐标准化、规范化发展。展望未来，新科技革命下的技术创新，将与传中医药深度融合，并在政策推动、政府支持、企业各界的共同参与努力下，推动传统中医药产业爆发出新的活力。
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