作為人工智能（AI）的一個分支，AI大模型能夠通過學習大量的數據來生成新的數據實例，這在醫療健康領域有著廣泛的應用前景，如藥物研發、醫學影像和醫療文本分析等。這些應用不僅能提升新藥研發效率和醫療服務質量，還能推動整個醫療健康產業的創新發展，形成新的產業生態和生產力。

 據不完全統計，2023年以來，已有數十個中醫藥相關的大模型相繼亮相。華為、百度、阿里、科大訊飛等科技大廠基于其算力算法優勢，積極在中醫藥行業開展大模型研發；清華大學、中國中醫科學院等科研院所也在積極通過大模型等先進技術進行中醫藥傳承與創新。當然，大模型賽道不乏中醫藥行業的知名企業，如云南白藥、華潤江中、太極集團、天士力等，以及大經中醫、中醫聰寶這類專研中醫AI多年的創新企業。此外，在一些具有中醫藥產業基礎的地區，地方政府也在著力發展中醫藥大模型產業。例如，今年6月，安徽省亳州市宣布和華為公司合作，正式建設華佗中醫藥大模型；同月，中醫藥橫琴大模型在橫琴粵澳深度合作區正式啟用。（詳見表）

 不止于“賽博中醫”

 出現在很多醫療機構或體檢中心的AI中醫機器人，因如老中醫一般把脈、開方，形成反差感，而被戲稱為“賽博中醫”。這其中或有調侃成分，但也讓更多人開始關注到傳統中醫藥的與時俱進。

 現階段，中醫藥大模型的應用場景主要包括新藥研發、問診導診、輔助診療和康復健康管理等。

 中醫聰寶董事長顧高生認為，中醫藥+大模型是傳統中醫藥服務的一場革命，面向康養機構、藥店診所等偏消費場景的大健康養生服務，是中醫藥大模型目前最有希望落地的場景。這類場景語言交互需求強，和大模型在語義理解、生成交互方面的技術優勢比較契合。在輔助診療場景方面，則考驗大模型對多模態數據訓練、處理和圖像識別上的能力。

 中醫藥大模型對新藥研發、中藥產業發展的助力，吸引了大批中藥企業的關注。如天士力“數智本草”大模型能夠幫助研究者完成中醫藥理論證據的挖掘和總結，也可結合相應算法快捷實現藥材與復方的篩選和優化。根據天士力研究院的信息，天士力利用天然產物分子大模型，完成了糖尿病腎病及肺纖維化治療的天然產物分子篩選。通過高效虛擬篩選，精準預測和優化候選分子的藥效和安全性，從而加速了中藥組分新藥的發現和開發過程。此外，由太極集團作為智庫聯合其他單位開發的本草智庫·中藥大模型，收錄了覆蓋中藥全產業鏈的2000余萬條中藥研究底層核心數據，讓中藥材有了“基因身份證”，對中藥材種植、質量控制、藥物研發等中藥全產業鏈關鍵環節具有重要意義。

 輔助診療是大多數中醫藥大模型都希望實現的能力。大經中醫創始人、CEO李文友表示，中醫診療數字化和智能化一直是中醫現代化發展的重要方向之一，按照技術演進路徑，已經歷符號邏輯、機器學習和深度學習三大階段，隨著技術的進步和規模的擴大，模型出現了“知識涌現”的能力，進入生成式AI新時代。可以說，中醫藥大模型是部分中醫智能輔助診療系統在AI技術作用下的迭代產物。大經中醫發布的岐黃問道·大模型便是基于其完備的知識圖譜體系生長起來的。基于過往8年的高質量中醫數據和數智中醫計算積累，該公司構建了完備的中醫知識圖譜體系，并將其應用在中醫CDSS系統中。而知識圖譜轉化所形成的1100多萬條中醫自然語義數據，也成為了大模型的訓練數據。

 不過，需要強調的是，沒有場景，就形成不了數據反饋，中醫藥大模型就是一個空中樓閣。因此，多位業內人士表示，要把大模型放到具體場景中應用，在使用中實現優化。

 高質量數據是基礎

 如何收集和整理高質量的中醫藥數據，是中醫藥大模型開發面臨的首要問題。

 李文友介紹，中醫知識鏈包括了人、病（疾病）、癥（癥狀、體征）、證（病理性概括）、法（治療方法）、方（醫方）、藥物七大要素。如果這7類要素完整，并且之間的關系是真實的，那么即為高質量數據。

 首先，中醫典籍、經典名方、專業文獻這類靜態數據，經過專業的辨偽存真，可作為高質量數據的重要來源之一。例如，天大智圖的“海河·岐伯”大模型便是以《黃帝內經》等中醫典籍為核心，抽取《四庫全書》等醫家類資料、傳統中醫文獻與權威中醫藥學資源的文本素材，以中醫藥領域的基本概念、知識、理論、疾病、藥物、方劑等為節點，以節點之間的關系為邊，形成完整的知識圖譜。天士力的“數智本草”大模型也是學習訓練了中藥古籍、文獻摘要、臨床方案、中藥專利、藥典政策指南等內容，整體參數量達到380億。

 高質量數據的另一個重要來源，是真實診療過程中產生的臨床數據，如脈象、舌象、經絡、穴位數據，以及中醫專家的醫案數據、診療經驗等。但這類數據在價值挖掘上存在兩個難點：一是臨床數據記錄不完整或表述不一；二是一些臨床數據沉淀在各類醫療機構、名老中醫工作室中，獨立性和私密性較強。對此，中醫聰寶通過兩條路徑來收集中醫臨床數據。一方面，基于公司可規模化、可復制的中醫智能醫共體/城市中醫大腦，匯聚了18個省（市）超5000家醫療機構，這些醫療機構診療系統中每天產生的“活數據”都可經脫敏后使用；另一方面，其自主研發的智能中醫傳承創新平臺，可幫助全國不同流派的名老中醫進行經驗落地。

 數據質量的好壞直接關系到模型表現的優劣。在收集數據后，開發單位還要設計數據清洗和預處理策略和規則，采用文本處理和強化學習等技術，進行自動數據預處理；同時，結合人工審查，剔除不準確的數據，實現人機協同的大規模中醫診療預料準備，建立高質量的中醫診療語料庫。比如，大經中醫就打造了中醫癥狀/體征的術語規范化詞典，在其岐黃問道·大模型中，中醫專家還會參與大模型的調整反饋工作，讓大模型增加對中醫知識和中醫思維的理解，確保大模型應答的準確性和一致性。

 經觀察，現有中醫藥大模型的數據體量最高為百億級，雖然和通用大模型動輒以兆計算的數據相比規模較小，但這些數據皆是經過清洗的高質量數據，一條高質量數據的價值或比上百條互聯網泛內容的數據價值要高得多。

 用戶接受度、知識產權等難題待解

 除了需要源源不斷的高質量數據，中醫藥大模型還需要對中醫藥產業具有特有的知識和理解力。

 李文友指出，中醫藥大模型更多是對古老的中醫藥學智慧的數智化傳承，在研發過程中要注意中醫思維邏輯的一致性和合理性、個性化治療方案的精準度和有效性，以及大模型的持續學習和自我迭代能力，才能適應不斷變化的醫學知識和臨床需求。同時，還要注重研發團隊的多元化和跨學科融合，培養復合型人才，以促進大模型的創新和發展。此外，中醫素有門派之分，如何對其進行合法、合規、合理的產業化，還需要完善知識產權相關的政策措施。

 智醫存內CEO黃新霆認為，用戶接受度也是一個需要注意的維度。當前，行業缺乏對中醫藥大模型的標準界定。大模型很多，但要符合中醫藥大模型的特點卻很難。可使用、對用戶有利、經過驗證，且基于真實應用場景，是中醫藥大模型需具備的幾個重要特點，“療效好”是中醫藥大模型的最終評價標準。

 總而言之，中醫藥大模型是時代發展的必然趨勢。大模型以其強大的數據處理和分析能力，為中醫藥傳承與創新注入新的活力，然而也要清醒認識到，大模型只是工具，中醫的“望聞問切”、整體觀念和辨證論治等特點，依然是中醫藥的靈魂所在。

稿件來源：醫館界

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責任編輯：劉君

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