人工智能風口正勁。《經濟參考報》記者采訪了解到，近年來“人工智能（AI）+中醫藥”賽道逐漸升溫，一批醫工交叉團隊投入研發。基于互聯網、移動端設備的智能中醫應用場景日漸豐富，主打中醫體質辨識、健康管理等功能的小程序、App等輕量化應用陸續面市，智能中醫相關專利數量呈現逐年增長趨勢。

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《“十四五”中醫藥信息化發展規劃》提出，加快中醫藥關鍵數字技術攻關，其中包括開展人工智能等新一代信息技術在中醫藥領域的集成應用研究，探索一批中醫藥數字化應用場景建設，并且鼓勵和支持智能中醫設備研發及應用。業內人士認為，相關賽道前景廣闊，同時現階段也面臨一些難點挑戰。

業界探索人工智能賦能中醫藥

在廣東東莞的松山湖高新技術產業開發區，廣州中醫藥大學國醫堂內一些特別的中醫特色診斷儀器引人注意。

作為廣州中醫藥大學和東莞松山湖管委會共同出資成立的中醫藥特色健康服務機構，廣州中醫藥大學國醫堂在中醫體檢項目中廣泛應用中醫問診量化辨證診治輔助系統、TTM紅外熱斷層掃描儀、DMS經絡檢測儀等數字化設備，將中醫“望、聞、問、切”的傳統主觀診斷結果以數字量化形式展現，專業的中醫專家團隊對數據結果進行臨床分析，為體檢客戶提供健康指導。一套流程簡單方便，給不少客戶留下良好印象。

上述場景是數字技術助力中醫臨床工作的一個縮影。在松山湖，東莞廣州中醫藥大學研究院的科研團隊近年來將目光投向人工智能技術，目標是研發一套高水平的中醫輔助診療系統。

該院的研究團隊正在同中國科學院北京納米能源與系統研究所相關團隊合作，希望通過手機拍攝和人工智能技術，實現面相、舌象、脈象等的自動診斷。“目前技術相對成熟，但需要中醫臨床專家來標定舌象、脈象的分類，比如某種電子波形是中醫上的某一個脈象，通過大量樣本輸入和機器學習，人工智能系統有望被訓練用于輔助看診。”東莞廣州中醫藥大學研究院副研究員黃曉其說。

鑒于中醫流派多樣的特點，研究團隊與多位省級名中醫合作，分別采集相關專家的診療數據，以期通過訓練人工智能，呈現出相關專家的臨床經驗。“人工智能技術可助力名老中醫學術經驗傳承，支持中醫學術流派臨床經驗傳承和發展。”黃曉其表示。

業內人士認為，人工智能技術為中醫診察現代化提供了一條新途徑。哈爾濱工業大學（深圳）計算機科學與技術學院副院長盧光明說，借助人工智能對中醫“四診”進行數字化和標準化，近年來國內已有相關研究成果，最開始從“望、聞、問、切”單模態探索，如今逐步發展到“四診”融合。

盧光明研究團隊提出“醫學生物特征識別”的方法，用標準化、自動化的信號采集技術將摸脈、聲音、氣味等信息采集起來，然后對采集的數據進行特征分析，并把異常的特征提取出來，最后再運用機器學習、模式識別、數據挖掘等技術對其進行建模，目的是實現中醫分析的客觀化、規范化。

“現代醫學有X光、CT、核磁等醫學影像檢測手段，醫生根據相關檢測指標來下結論、開處方。”盧光明說，中醫也需要解決影像問題，即如何能把舌相、脈搏、氣味、面色等中醫的體表特征標準化，高精度地測量出來。

“中醫診斷現代化首先要實現中醫影像的數字化、標準化采集，構建大規模中醫影像數據庫。其次是中醫體外診察信息的智能分析，充分挖掘各項異常信息，輔助中醫師進行更加準確的診斷。在此基礎上，進一步探究自動健康評估和部分疾病的自動診斷。”盧光明說。

中醫AI“輕應用”起步

近年來，不少團隊正在基于互聯網、移動端的傳感器采集舌象、面相等，進行體質辨識、健康管理等方面的應用開發，已有多款App或小程序面市。

2019年，廣東省中醫院楊志敏教授團隊與相關企業合作，推出一款名為“望舌問膳”的小程序。用戶只需將自己的手機拍舌圖片上傳，通過簡單幾步就可得出個人中醫健康狀態分類報告以及藥膳調養指導。

據運營團隊介紹，該平臺運用中醫舌診方法和數字圖像處理技術，采取人工智能深度學習模式，通過上萬張舌診圖像案例等大量數據訓練物體檢測、語義分割模型，抽取裂紋、齒痕、斑點等舌象特征，進而分析用戶體質寒熱、虛實等情況，提供調理方案。

“這個輕應用的用途在于保健引導，通過舌診做出大致分類，為用戶提供健康服務。”楊志敏說，隨著老百姓主動健康意識提升，許多居民進行膳食調養，需要知道自己偏向什么體質。一般而言，人們可以通過問卷自測了解情況，但這種方式操作較為繁瑣，不夠方便。基于此，臨床團隊根據收集到的舌診和健康辨識相關科研數據，與一家從事人工智能開發的科技企業合作，于2018年10月開始研發“望舌問膳”平臺，并在一年后上線運營。截至目前，該平臺累計使用量已有140萬人次。

“對于人工智能應用于中醫體質辨識、健康管理這一賽道，近年來入局開發相關產品的團隊逐漸增多，以中小企業為主。”盧光明說。

一位從事中醫AI商業化的企業人士表示，對于人工智能賦能中醫藥的產業轉化路徑，現階段不少企業走“輕商業”路線，例如在大健康產業方面，將消費者個人體質辨識與健康產品相結合。“尤其新冠疫情以后人們對健康更加重視，有利于相關應用場景落地。”該企業人士說。

記者通過天眼查數據發現，從專利方面來看，自2017年來，智能中醫相關專利數量呈逐年增長趨勢。其中，2017年智能中醫相關專利數量為20余件，2018年至2022年均超過50件。從專利名稱來看，包括中醫智能診斷系統、中醫智能檢測一體機、中醫機器人等，能為患者提出調理方案或治療建議。

前景與挑戰并存

業內人士表示，人工智能在中醫藥領域的應用前景廣闊，同時也面臨挑戰。

記者了解到，除了輔助中醫診斷、輔助中醫藥健康管理外，當前，人工智能還在挖掘中醫藥數據、輔助鑒別中藥、輔助中醫藥教育等領域應用取得進展。例如，東莞廣州中醫藥大學研究院人工智能中藥鑒別團隊與廣東省藥品檢驗所合作，建立了能夠快速識別陳皮的鑒定工具，具有識別速度快、準確率高的特點，能有效區分藥材造假、摻假、摻劣的情況。

另一方面，受訪專家認為，人工智能在中醫藥領域也面臨一些痛點，相關業態仍待成熟。有企業人士表示，當前中醫AI推向市場尚有難度，一方面許多技術還停留在概念階段，另一方面市場對于中醫量化的認可度還不高，一些產品或技術“中醫不認，西醫不敢認”。

首先是中醫藥健康數據標準缺乏，專家提出，“AI+中醫藥”相關產業要進一步發展，無論中醫診斷還是中藥質檢，都應有相應的標準進行指導，行業才能更健康快速發展。

其次，中醫藥數據基礎還有待完備。盧光明認為，人工智能模型需要海量數據的學習，舌象、脈象等數據需要長時間積累。此外，“AI+中醫藥”賽道還需解決先進傳感器等相關技術挑戰，專家表示，當前人工智能的中醫藥應用技術有待進一步發展。“任何一種技術的落地應用，都需要持續迭代，遵循從基本原理突破到產品初步成型，然后到成熟和完善的一個發展過程。”盧光明說。（□記者 徐弘毅 廣州報道）

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