人工智能将很快赋能中医

在过去三十年中，人类见证了突破性的技术进步。互联网改变了我们的连接方式，智能手机重塑了我们的沟通方式，而现在，人工智能（AI）正在改变我们的思维方式和创新方式。对于医疗保健来说也不例外，数字健康在全球范围内迅速扩展。

研究论文和新闻报道强调了AI在增强诊断、治疗和患者管理方面的潜力，其复杂性和能力每年都在增长。根据世界卫生组织（WHO）数字健康与创新部门（DHI）AI和数字前沿健康团队负责人Sameer Pujari的说法，AI在医疗保健中的应用框架可以分为四大类：

• 人群健康：监测和预测、人群风险预测以及针对性干预。

• 个人健康：护理路由（分诊和个人外展）和护理服务（预防、诊断、急性治疗和随访）。

• 医疗系统：改进医疗记录、质量保证以及编码和计费。

• 制药和医疗器械：加速药物发现、支持临床试验和收集真实世界证据。

根据WHO的2020-2025年全球数字健康战略，医疗保健的数字化转型将是颠覆性的，物联网（IoT）、AI、大数据分析和区块链等技术有可能通过改善医疗诊断、基于数据的治疗决策和自我管理来提高健康结果。2023年7月启动的全球AI健康倡议（GI-AI4H）旨在治理（伦理、公平、监管和政策制定）以及基准测试和验证，目标是在国家层面实施可持续的AI生态系统模型。

马来西亚对医疗保健领域的AI承诺显而易见。该国在全球政府AI准备指数2023年排名中位列第22位，并于去年12月成立了国家AI办公室，显示出在这一领域的领先地位。

将AI应用于传统医学

WHO还与国际电信联盟合作，成立了关于传统医学（TM）的人工智能专题组，以协调评估TM系统的质量标准。该小组开发了基于TM的AI生态系统，以支持政策制定、促进资源和实践社区，并在基层实施AI。

2024年9月，WHO的全球传统医学中心（GTMC）和DHI举办了首次全球传统医学AI技术会议，来自六个WHO区域的15个国家的60名参与者交流了经验并加深了对AI如何推动传统医学的理解。在国家层面，卫生部的传统和补充医学（T&CM）司于2024年11月主办了第十届国际传统和补充医学大会（Intracom），主题为“数字时代的T&CM”。

更新中医

中医根植于数千年的传统智慧，现在正通过AI整合经历复兴。早在1970年代，中医专家和学者就开始尝试将AI技术引入中医，尽管当时的成果相对有限。经过多年的创新，新一代AI技术逐渐成熟。凭借其在数据挖掘和收集、数据处理和分析以及深度学习方面的卓越能力，AI可以帮助结构化和科学地表示大量的古代文献和临床诊断经验，帮助建立中医诊断和治疗的客观标准和评价体系，并在循证医学时代扩大中医的应用范围。

新兴的AI技术正在重塑中医诊断，传统上依赖于望、闻、问、切四诊法。例如，智能中医诊断工具现在可以精确分析面部特征、舌象和脉象数据，分析临床数据并与疾病特异性数据集进行比较。AI支持的设备如“智能中医诊断镜”可以在几分钟内提供量化健康评估，结合中医理论和实时数据分析，生成客观和系统的中医健康状况评估报告。

AI赋能的中医药房采用集中式方法整合线上和线下资源，利用AI技术改革中药服务。通过建立涵盖存储、配药、煎药、包装和配送全过程的信息追溯系统，AI可以分析和比较基于中药样本的数据，有效识别真伪、追溯来源和预测中药质量，取代传统的目视、嗅觉、触觉和味觉检验方法。患者甚至可以通过在线自助服务平台获取有关其药物加工和制备的信息。

大师指导

一个中医临床决策支持的AI应用实例是中国的一家科技公司——经络AI医者。该公司集成了一种“混合AI模型”，结合了知识驱动和数据驱动模型，基于中国政府资助的IT项目支持下的30年中医研究。经络AI医者开发了一个中医AI大脑（混合AI模型），模拟人脑的功能。就像人的左脑处理逻辑和推理（智能数据），右脑处理直觉和图像（现实数据），这个混合模型包含一个基线知识数据库。该数据库包括古代中医文献和现代临床研究成果，通过机器学习技术校准，使用136位国家级中医大师的病例数据进行训练。通过输入真实的患者数据，中医AI大脑可以推荐草药处方、针灸穴位、饮食疗法和生活方式调整，协助中医师进行临床决策。它还支持随访并提供反馈给医师，提供类似于国家级中医大师一步步指导的学习体验。中医AI大脑通过观察、询问、脉诊和舌诊收集临床数据，通过贝叶斯网络集体分析这些症状，生成中医诊断并建议精确的处方建议。在患者服用推荐的草药处方后，系统会收集反馈，加强医师的学习过程。这种个性化精准医疗的一个独特之处在于其五个层次的区分：同一疾病可能表现为不同的中医证型；同一中医证型可能需要不同的处方；处方可能在成分、数量和制备方法上有所不同。这些复杂性由AI模型解决，其建议基于上述智能和现实数据。

挑战与未来方向

虽然AI为中医提供了巨大的前景，但仍存在多方面的挑战：

• 政府：缺乏针对中医AI应用的具体法规，缺乏支持基于AI解决方案的全国性数字基础设施。

• 行业：中医师对采用AI工具的抵触情绪，担心它们可能会取代传统的诊断方法，以及对中医AI模型准确性和临床验证的担忧。

• 学术界：缺乏跨学科专家，既懂AI又懂中医，由于研究工作的碎片化和历史中医临床记录的有限数字化，难以获得高质量的大规模临床数据集用于AI模型训练。

• 培训提供者：技能差距仍然存在，目前没有将AI知识与中医实践相结合的认证培训课程。

为了克服这些障碍，中医师和AI开发者必须密切合作。大学和研究中心可以通过培养跨学科教育和培训计划发挥关键作用，使下一代中医专业人员具备将这两个领域结合起来所需的技能。

随着AI继续赋能中医，它有望：

• 扩大中医服务的全球可及性。

• 提高诊断准确性并实现治疗个性化。

• 建立临床大数据平台，持续改进和创新。

• 通过中医应对全球健康挑战，促进国际合作。

“AI+中医”的协同作用有望彻底改变中医，确保其在数字时代的相关性和可及性。通过融合传统智慧与现代技术，中医可以应对当代医疗保健挑战，同时保留其文化遗产。未来的道路既令人兴奋又具有变革性，为综合医学的新时代铺平了道路。

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