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看完AI开的药方 老中医笑了

海若镜 2025/04/17 17:20
海若镜 2025/04/17 17:20

邦小白快读

本文探讨了AI在中医诊疗中的应用现状与未来潜力。文章指出,当前AI可通过大模型辅助中医辩证开方、简化文书工作及优化分诊流程,但在独立诊疗中仍面临四诊数据采集、流派差异和"AI幻觉"等技术瓶颈。医疗从业者普遍认为,AI并非替代中医,而是作为"数字分身"帮助解决资源错配、经验传承等行业痛点,未来中医发展的关键在于培育"会用AI的医生",实现人机思维互证共同提升诊疗水平。

**核心内容总结:**

当前AI在中医领域的应用仍处于辅助阶段,无法替代经验丰富的中医师,但正逐步成为医生提升效率、优化诊疗流程的重要工具。文章围绕AI与中医的结合展开探讨,核心要点包括:

1. **应用现状**:AI可辅助完成文书工作、分析病因、提供用药建议等,但受限于非结构化病历数据、流派差异及“AI幻觉”问题,独立诊疗能力有限。中医四诊(望闻问切)的数字化尚未成熟,仍需医生主导。

2. **行业痛点与机会**:

- **资源优化**:通过AI分诊导诊、评估医生能力,解决医患资源错配问题,帮助年轻医生获客,释放名医精力。

- **传承与标准化**:数字化名医经验、构建“AI数字分身”有望助力中医传承,提升基层医疗水平。

- **数据驱动迭代**:需依赖高质量临床数据(如三甲医院病案)训练模型,并通过疗效反馈优化AI可靠性。

3. **未来趋势**:AI不会替代中医,但“会用AI的中医”将更具竞争力。AI与医生的协同(如思维互证、效率提升)是核心方向,厂商重点布局2B场景,赋能医生而非直接服务患者。

**品牌商启示**:关注中医AI在辅助诊疗、资源匹配和数据标准化中的商业机会,优先布局高质量数据整合、医生工具型产品及基层医疗赋能方案,同时需解决技术可信度与行业适配性问题。

【核心摘要】

当前AI技术正加速融入中医诊疗体系,展现出开方辅助、数据管理、经验传承等潜力,但距离替代人类医生仍有明显壁垒:

1. **能力边界**:AI可依据症状生成对症药方,但受限于"四诊"信息采集难题、流派思维差异及"AI幻觉"风险,无法独立完成辩证诊疗;

2. **应用场景**:已落地AI预问诊、病历文书生成、疗效数据采集等工具型服务,帮助医生提升效率,同时探索名医经验数字化分身解决传承难题;

3. **行业痛点**:通过智能分诊优化资源配置,破解年轻中医获客难、名医资源稀缺等结构性矛盾,推动疗效数据标准化反哺AI进化;

4. **未来方向**:中医AI将延续"医生智能伙伴"定位,通过混合专家架构强化专业可靠性,最终实现"会用AI的中医"对传统诊疗模式的效率升级,而非简单替代人类医生。

(本文深度解析AI与中医融合的技术突破与产业困局,揭示医疗AI从工具进化为行业基础设施的关键路径。)

核心内容总结:

本文探讨了AI技术在中医诊疗中的应用现状及未来潜力,分析了当前AI替代中医的可行性与局限性,并指出AI与中医结合的创新方向。关键要点包括:

1. **AI辅助诊疗的现状**:

- AI已能生成对症药方,但在独立诊断、四诊合参(望闻问切)等核心环节仍依赖医生经验,无法完全替代人类中医师。

- 实际应用中,AI主要用于辅助文书工作(如病历撰写)、复杂病例分析、患者分诊导诊等场景。

2. **技术挑战与解决方案**:

- **数据瓶颈**:中医病例非结构化、流派多样、疗效评估难,需通过高质量标注数据和疗效回访完善模型训练。

- **硬件局限**:舌诊仪、脉诊仪等设备难以精准替代医生感官判断,需结合自然语言处理技术优化信息采集。

- **流派差异与AI幻觉**:不同中医流派用药逻辑差异大,需混合专家架构和知识库增强降低AI错误率。

3. **AI赋能中医的潜力方向**:

- **资源优化**:通过AI分诊匹配医患资源,缓解年轻中医获客难、名医精力有限等问题。

- **经验传承**:将名医经验数字化为“AI分身”,辅助基层医生学习与决策。

- **效率提升**:自动化处理文书、随访管理,让医生专注核心诊疗环节。

4. **未来趋势**:

- 短期内AI无法独立行医,但“会用AI的中医”将显著提升诊疗水平与效率。AI与医生将形成协同进化的“师兄弟”关系,共同推动中医现代化。

本文为中医与AI融合提供了实践洞察,揭示技术如何破解行业痛点,同时强调中医人文经验与AI工具理性互补的必要性。

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**核心内容总结:**

本文探讨AI技术在中医诊疗中的应用潜力与现实挑战,解析当前AI在中医领域的辅助角色及未来定位。通过案例展示,AI已能生成基础药方并获得专业认可,但受限于非结构化病历数据、流派差异、"四诊"信息采集难题及"AI幻觉"等问题,其独立诊疗能力尚存瓶颈。现阶段AI主要赋能文书处理、分诊导诊、经验传承等环节,成为医生效率工具与思维拓展伙伴。行业共识指向"AI无法替代中医,但掌握AI的医生将具备竞争优势",未来或将通过疗效数据反哺、名医经验数字化、混合专家架构等技术路径,实现中医诊疗水平的整体提升,而非简单替代人类医生。

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该总结提炼了AI在中医领域的应用现状、技术限制、实际价值及未来趋势,帮助读者快速把握"AI+中医"融合发展的核心矛盾与演进方向。

**核心内容总结:**

AI在中医诊疗中的应用正逐步深入,但尚未达到替代人类医生的水平。当前AI主要作为辅助工具,帮助医生处理文书、分析复杂病例及拓宽诊疗思路,其药方生成能力已获部分认可但仍存在局限。中医AI发展面临数据标准化不足、流派差异大、四诊信息采集困难及"AI幻觉"等技术挑战,需结合高质量临床数据与智能硬件突破。未来,AI或将通过精准分诊、名医经验数字化传承、智能随访等场景提升行业效率,但核心方向是成为医生的"智能师兄弟",通过人机协作实现诊疗能力增强而非简单替代。行业共识认为,真正改变中医行业的将不是AI本身,而是善于运用AI技术的新一代中医从业者。

**核心内容总结:**

AI技术正逐步渗透中医诊疗场景,但其角色仍以辅助为主,短期内无法替代经验丰富的医生。当前AI可生成参考药方、协助病例分析及文书处理,但在独立辨证施治时面临数据非结构化、疗效评估模糊、四诊信息采集不足等瓶颈。中医流派多样性与“AI幻觉”问题也制约其精准度。行业探索方向包括:利用高质量病案训练模型、开发智能硬件完善四诊数据、构建分诊推荐系统优化资源匹配,以及通过名医经验数字化推动传承。业内共识认为,AI并非颠覆者,而是医生的“智能伙伴”——未来竞争力属于善用AI工具的中医师,人机协同将提升诊疗效率并扩大优质服务覆盖面。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

AI可以替中医看病了么?

“假如你是一位北京中医药大学毕业的中医博士,后师承火神派名医,现一位患者前来问诊,自述症状:男,30岁,近半年情绪低落、心脏间歇性疼痛、面部爆痘、工作压力大。请你为他辩证并开出参考药方。”

输入简单的提示词,一分钟后,DeepSeek就给出了参考药方。

我把药方和开方思路拿给一位行医30多年的执业中医师,问“靠谱么,什么水平?”

老中医回答:“AI级,对症下药。能治病因、疗效明显的病。”

互联网医疗时期,“智能医生”的概念就一直存在,市场期待:AI从医生的玩具、进化成必不可少的工具,再到医生的数字分身、智能增强伙伴。大模型这个“超级大脑”的加持下,技术似乎到了奇点来临时刻。

具体到“中医”这个传承千年的赛道,AI正在发挥怎样的能力?未来AI可能是替代中医的“屠龙刀”吗?

访谈过程中,在医疗行业浸润多年的从业者多数不提“造医生”或“替代医生”,传递出的共识更接近:“替代中医的不是AI,而是会用AI的中医。”

AI,还替代不了老中医

为了解在中医场景中AI的应用情况,我联系了北京三家三甲中医院的年轻主治医生,询问他们在工作中使用AI的情况。

其中两位中医告诉我:日常面对面诊疗时,不会用AI;在做教学课件、写工作计划总结等文书工作时,会用豆包或DeepSeek。

另一位中西医结合医院的医生则回复:偶尔遇到复杂病例或疑问时,会用AI帮助分析病因和诊疗方案,以拓宽思路;现在问AI的,主要是西医问题。

就“中医AI最容易攻破哪些病种”,阿里健康旗下小鹿中医CEO陈志宇告诉36氪:“可能是疗效易评估的病”,即通过检验检查易量化疗效、或患者自述疗效显著。

之所以强调疗效易评估,是因为在训练AI中医模型时,很多病历并非结构化数据;且与自然科学不同,“很多中医病案缺乏准确的结果描述数据”,这就意味着AI在“刷题”学习中,判断这道题答得对不对,成为关键之一。

中医的理论体系比较复杂,涉及到阴阳、寒热、虚实、表里等多维度,理论上AI可以对患者疾病、体质、所处环境等进行建模,结合流派输出诊疗方案。

但由于业内缺乏完整病案和“标准答案”(如开头询问DS的病案,开启新对话,输入相同提示词,它会给出另一个不同的药方),使得中医AI模型的能力离独立诊病还比较远。

针对疗效数据,陈志宇介绍,小鹿中医平台会对接受了诊疗咨询服务的用户,进行回访,询问治疗效果情况。批量化采集到的疗效数据,令中医病例数据更加完整、标准化,用以反哺AI模型,能令训练出来的模型更具可靠性。

就中医数据来源问题,讯飞医疗AI诊疗助理产品线总经理马文君在一次行业会议中表示,中医讲究传承、重经验体系,在训练模型时,中医数据来源甚至比西医更重要一些,在AI零启动阶段,要用来自三甲医院或名老中医的、经过人工精标的高质量数据,大规模训练和迭代AI阶段,再加入基层数据。

除了训练数据的完整性、高质量,AI执行辅助诊疗任务的结果,与能采集到的患者信息强相关。中医讲究“望闻问切”四诊法,尽管很多厂商尝试推出舌诊仪、脉诊仪、智能对话机器人等信息采集硬件,但目前实际应用中,仍难以替代人类医生的问诊过程。

“中医讲究‘辩证’,目前AI无法独立完成四诊,即便搭配市面已有的智能硬件,仍存在很多漏诊的情况。”陈志宇认为,四诊不只是采集患者信息,“关键是要学习医生问诊的‘思维链’,学习他的提问方式,”中医互联网问诊平台沉淀了海量的病症与病例数据,可供AI学习。

除了线上问诊平台,公立三甲医院也在积极探索AI中医诊疗。近日,中国中医科学院广安门医院应用了“广医·岐智”中医大模型,其合作开发方杭州全诊医学科技有限公司技术人员告诉36氪,“实际临中,医生和患者的对话往往具有多义性、主观性,且患者病情表述通常携带复杂的背景信息、口语描述,难以直接结构化。”

其采取的方案是:医生在望闻问切过程中,口述患者的四诊信息(如舌苔厚薄、颜色、润燥等),基于大模型预训练+微调,结合自然语言处理和知识图谱,将医患口述转化为相对标准的中医病证、主诉/症状等,为后续分析、建模提供可用数据,进而进行推理诊断、给出AI推荐处方。

在“开药方”这个关键环节,目前AI仍处于辅助医生、拓展思路的阶段。因为实际诊疗中,中医分多种流派,包括伤寒派、温病派、火神派等。不同流派的开方用药风格差异巨大,如火神派会用大量“附子、干姜”等中药,各流派是相对独立完整的思维模型,较难用一个通用中医AI模型拟合多流派的诊疗方案。

再者,“AI幻觉”是被普遍提及的问题,对此讯飞医疗马文君介绍,不能依赖某一个大模型去做端到端的全流程任务,可采用混合专家架构的体系,来降低幻觉。比如将国家发布的52个中医优势病种的临床指南,作为模型外挂的知识库做增强检索等。不过,要注意:AI幻觉率可以降低,但难以消除。

AI,做中医生的师兄弟

除了能力问题,在患者接受度方面,AI也尚未到让人完全信任、广泛接受的程度。尽管Deepseek、豆包等以席卷之势,教育了市场和用户,但在“治病救命”这一严肃场景,患者普遍还是更信任有行医资质和经验的医生。

那么,现阶段在中医场景,AI可以做哪些事?有了AI,可能让哪些环节变得更好?

陈志宇表示,研发AI并不是为了替代医生,而是为了解决中医行业现存的痛点问题,如医患资源错配、对中医生能力缺乏真实权威的评估、医生培养周期长、中药品质难把控等。用新技术解决行业难题,才能将中医服务行业的天花板顶得更高。

首先,“找中医”环节。既往患者寻觅中医,多数靠周围人口碑介绍、自己就医经历,或单纯找大医院的名中医、年资高的老中医。这导致广大年轻中医缺患者、知名专家难以释放更多精力治疗疑难杂症。

通过AI评估中医生诊疗能力,及AI预问诊后的分诊、导诊,有可能改变上述问题。“基于对患者症状的了解,AI也可以预测哪位医生为其诊病可能有较好结果,平台会推荐医生给这位患者,”陈志宇认为,基于病种和疗效数据的智能导医服务,是应用AI的方向之一。这能省去中医研究如何变成网红的烦恼,“只要疗效好自然不缺流量”。

另外,“诊断治疗”环节,AI可帮助中医分析问诊内容、书写病历文书,提供辩证的证型分析和用药建议等。

全诊医学技术人员告诉36氪,目前在广安门中医院推广过程中,“医生调用频次相对较高的是:AI预问诊、AI病历文书书写(如门诊病历、入院记录等)。”这两个场景的智能服务,可以帮助医生快速了解患者基本情况,且从繁琐的文书工作中解放出来,将更多注意力放在与患者的沟通和诊疗上。

用AI拉高中医的诊疗技术水平,是多家厂商努力的方向,直观产品即是推出“AI智能问诊助手”、名医“AI数字分身”等。

因为知名中医的资源十分稀缺,中医传承一直是行业重要问题,如果能够将名医的临床经验数字化,借助大模型的能力,使该“名医数字分身”能够在诊疗场景给出参考思路,且及时为基层、年轻医生答疑解惑,将极大解决传承难题,也可能拉高基层中医诊疗水平。不过目前“AI名医数字分身”尚处于研发阶段,能力具体如何,仍需测试观察。

再者,问诊结束后,在“随访和健康管理”环节,AI也能够回复部分患者问题,帮助医生管理患者咨询。如全诊医学最新上线的AI随访机器人等。

自互联网医疗兴起至今,“智能医生”概念一直存在,但市场期待的是:在大模型这个“超级大脑”加持下,AI智能医生能在真实世界的诊疗中,更独立地,给出更加准确、正确的诊疗方案。

当前,多数AI+中医厂商开发的工具,仍是2B场景,通过服务医生、进而服务患者。显然AI如今并不能替代中医,那么未来呢?

讯飞医疗马文君表示:未来,替代中医的不是AI,而是会用AI的中医。把AI变成自己的师兄弟,一起成长,医生和AI的思维互相印证、促进,才是真正的“会用AI”。

注:文/海若镜,文章来源:36氪Pro(公众号ID:krkrpro),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:36氪Pro

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