歷經千年的探索與沉淀，凝聚了民族智慧的中醫藥一直是我國古代科學的瑰寶。近年來，我國在國家層面制定并頒布了《中華人民共和國中醫藥法》《中共中央 國務院關于促進中醫藥傳承創新發展的意見》和《中醫藥發展戰略規劃綱要（2016 — 2030 年）》等十幾項中醫藥相關法規和政策，中醫藥的傳承創新發展已經成為重要的國家戰略。

另一方面，中醫數智化的浪潮也為傳統中醫藥注入了新的生命力，尤其是人工智能，對中醫藥事業的傳承創新發展起到了有力的支撐。近日，南京大經中醫藥信息技術有限公司（下文簡稱：大經中醫）就隆重發布了 " 岐黃問道 · 大模型 "，率先將生成式 AI 引入到中醫藥領域。

大語言模型

將如何改變中醫

自 2017 年 Transformer 架構發布開始，大語言模型（LLM，Large Language Model，下文簡稱：大模型）就進入了發展快車道。今年年初 ChatGPT 的走紅更是讓生成式 AI 在一夜之間為世人所關注。以大模型為基礎的生成式 AI 已在許多行業展現出顛覆式創新的巨大潛力。

就醫療領域而言，生成式 AI 在自然語言處理上的巨大進步被認為將改變人與計算機的交互模式，從傳統的 UI 界面、操作系統以及冷冰冰的電子病歷系統轉變為流暢的自然語言對話，更具親和力。這種交互模式的改變可能會帶來 " 流量入口 " 和 " 知識獲取路徑 " 的革命。

有意思的是，盡管時下走紅的多為通用大語言模型，但由于通用大語言模型高度依賴文本統計概率生成答案，回答準確性無法保證，不少時候其回答都屬于 " 一本正經地胡說八道 "，甚至重復詢問完全一樣的問題，每次給出的答案也不盡相同。

正因為此，行業普遍認為針對垂直領域乃至具體場景應用的大模型或許更能發揮大模型的價值——一方面，垂直領域大模型可以獲得高質量的行業數據，并由行業高水平專家對預訓練模型進行反復調整和反饋，給出具有高度一致性和準確性的解決方案；另一方面，由于垂直領域大模型對具體應用場景業務的深耕和理解更有針對性，可以實現大模型與行業的有效結合，真正起到賦能行業的作用。

中醫正是這樣一個可以最大限度發揮大模型優勢的應用場景。

自古以來，中醫留下了浩如煙海的臨床診療數據及文獻典籍數據，這些數據不但沒有標準，很多還艱澀難懂，數據挖掘和應用難度較大。加上中醫以流派眾多著稱，不同流派間仍存在一定壁壘，成果和經驗很難進行遷移和融合。這些一直是以往困擾中醫發展的痛點。

AI 則攜數據挖掘與采集、數據處理與分析，以及深度學習等優勢，可對海量臨床經驗和文獻典籍知識進行數字化轉化，賦能中醫臨床，構建中醫診療規范與療效評價體系，彌補中醫高質量人才短缺與資源不均，更好地傳承并發展中醫。

事實上，早在二十世紀七十年代，就有有識之士嘗試將 AI 引入中醫領域。但受限于當時的技術水平，成果非常有限。如今，經過層層迭代、升級和創新，新一代以大模型為基礎的生成式 AI 在各方面的能力都遠比以往成熟，賦能中醫也不再是一句口號。

創立于 2016 年的大經中醫 7 年來一直秉承 " 數智化是中醫藥發展的必由之路 " 的創業理念，不斷在中醫 AI 領域探索精進，取得了不俗的成果。舉例而言，" 大經中醫外感肺系疾?。ê鹿诜窝祝┹o助診療系統 " 在新冠肺炎疫情期間就作為唯一的中醫類產品解決方案入選了工信部人工智能標準化總體組第一批 34 個 " 有助于疫情防控的人工智能產品和解決方案 "，為抗擊疫情做出了巨大貢獻。

作為中醫 AI 領域的領頭羊，首個中醫大模型由大經中醫推出也在情理之中，是其多年來在該領域厚積薄發的成果。

大經中醫創始人、董事長李文友認為，大模型的強大能力可以在三個方面賦能中醫。首先，大模型可以助力中醫傳承發展。如前所述，中醫臨床診療數據及中醫文獻數據大多以文本數據的形式流傳下來，尤其適合擅長自然語言識別及處理的大模型的發揮。

大經中醫創始人、董事長李文友認為大模型可以在三個方面賦能中醫（圖片來自大經中醫）

其次，大模型可以助力中醫學習和人才培養。中醫臨床診療既有完善的理論體系，又有較強的經驗屬性。這些經驗深藏于浩瀚的中醫文獻典籍和大量歷代醫家的醫案、醫話和醫論中，所以，學習中醫才有 " 讀經典、跟名師 " 之說。然而，理解、記憶并應用這些經驗是一項艱難的任務，中醫大模型的出現或許將大大改變中醫學習和人才培養的模式。

最后，大模型還可以助力更多應用場景的落地。李文友表示，中醫不僅僅是醫學，也是中國人的一種傳統生活方式。正因此，中醫不僅存在于醫院，也存在于院外各種與健康相關的空間。在這些院外場景中，自然語言的交互方式顯然更符合普通人的溝通習慣。因此，中醫大模型將推動中醫人工智能在更廣泛的場景中落地。

根據介紹，目前 " 岐黃問道 · 大模型 " 已形成三個方向的子模型，以發揮大模型的優勢，適配大經中醫豐富的應用場景。

第一個子模型是基于已確診疾病的臨床診療大模型，可根據用戶提供的疾病、癥狀、體征信息，給出辨證（診斷）結果和治療方案（中藥處方）。

第二個子模型是僅僅基于癥狀和體征的臨床診療大模型，可根據用戶提供的主訴癥狀和伴隨癥狀、體征信息，給出辨證（診斷）結果和治療方案（中藥處方）。

第三個子模型則是中醫養生調理大模型，可根據用戶提供的癥狀、體征信息，給出個性化中醫健康狀態辨識結果，以及食療、茶飲、推拿、艾灸等多維度養生方案。

" 岐黃問道 · 大模型 " 的三個子模型：知病、知癥、養生（圖片來自大經中醫）

目前，第一個模型在發布會后已經通過公司官方微信公眾號 " 大經數智中醫 " 正式面向醫療機構開放內測，其他子模型仍在不斷完善中，后續將逐步開放。在發布會現場的實時演示中，年輕醫生現場輸入模擬真實患者的 " 疾病 - 癥狀 - 體征 " 信息，基于已確診疾病的臨床診療大模型很快給出了準確的辨證結果、治則治法和中藥方劑，給人留下深刻印象。

知病大模型演示（來自大經中醫）

同時，現場也通過視頻錄像的形式展示了僅僅基于癥狀和體征的臨床大模型及中醫養生調理大模型的能力。在這些演示中，" 岐黃問道 · 大模型 " 均給出了較為準確的回答。

知癥大模型演示（來自大經中醫）

養生大模型演示（來自大經中醫）

此外，大經中醫還在積極訓練基于不同技術路徑的中醫古籍大模型。該模型據稱將具備閱讀、理解古籍，從中抽取 " 有用的 " 知識對齊臨床需求，形成 " 病 - 癥 - 機 - 法 - 方 - 藥 " 知識鏈的功能，頗為令人期待。

大經中醫憑什么可以

第一個拿出多場景中醫大模型

開發中醫 AI 一直被認為極具挑戰性。一方面，漢語所屬的漢藏語系與英語所屬的印歐語系有巨大的差異，適用于英語的自然語言處理技術并不能被直接套用到漢語中。

另一方面，古漢語與現代漢語之間也存在一定的差異，而在現代漢語中也經常會夾雜一些古漢語單字，半文半白現象頗為普遍。恰恰中醫典籍和醫案往往采用敘述的方式記錄病人的癥狀、體征和理法方藥。

此外，不同于西醫有統一的疾病共識或指南，中醫存在多個流派，各流派有自己獨有的方法論。中醫 AI 往往需要將各個流派的方法論融匯其中，其工作量往往以數倍計。

所有這些因素都使得中醫 AI 的路更難走。

作為中醫 AI 領域的翹楚，大經中醫在多年中醫 AI 的探索過程中積累了豐富的經驗，并打造出自己在數據、人才和應用上的獨有能力。

以 AI 三大要素之一的數據而言，大經中醫就已經在高質量中醫數據上早早建立起 " 護城河 "。

首先，大經中醫已經建立了包含 25000 多個詞條的中醫癥狀、體征術語規范化詞典。這是整個中醫行業唯一大規模、覆蓋全病種的術語規范化詞典，可大幅降低措辭差異對大模型輸出答案的影響。

其次，中醫的知識個性化且龐雜；同時，中醫歷來有 " 道不傳非人、法不傳六耳 " 的傳統。這都導致中醫公開數據的質量普遍較低，高質量數據則非常私密。要知道，沒有大量高質量數據的訓練，所謂大模型也只能是無米之炊。

大經中醫多年來積累了堪稱中醫垂直領域最高質量的行業數據。其所構建的中醫診療知識圖譜基于大量真實名老中醫的診療經驗和中醫文獻中的診療知識，不僅涵蓋了內外婦兒全學科，也覆蓋了經方時方和孟河嶺南等中醫全流派，為大模型訓練提供了海量的高質量數據。

最后，作為中醫數智化的先驅，大經中醫已通過業界領先的中醫臨床智能輔助診療系統（中醫 CDSS）為 400 多家等級醫院及 8000 多家基層醫療機構用戶賦能。這些機構生成的大量數據在通過合規處理后，又可以為中醫大模型的訓練提供支撐。

根據 " 岐黃問道 · 大模型 " 技術總監王祺的介紹，大模型訓練用到了大經中醫在過去七年積累的海量高質量數據集。這些獨有數據集包括 1100 多萬條中醫知識圖譜數據，1500 本中醫古籍和文獻數據，10 萬份真實中醫專家醫案數據，10 萬條脈象、舌象、經絡、穴位數據和 200 萬條真實的中醫臨床診療數據。

王祺介紹從知識圖譜到 " 岐黃問道 · 大模型 " 的轉化路徑（圖片來自大經中醫）

與時下流行的通用大模型動輒以兆計算的數據規模相比，中醫大模型的數據量規模表面上看似不大，但這些數據都是經過清洗的高質量數據，一條高質量數據的價值實際上比上百條互聯網泛內容的數據價值要高得多。

這些數據的得來并不容易——大經中醫花費了數年時間和數千萬元的費用才得到這些高質量數據。

大經中醫也尤為重視人才，不僅擁有全行業規模最大的中醫 - 人工智能跨界研發團隊，也擁有行業規模最大的通過協議方式合作開展中醫人工智能研究的名老中醫團隊。這些中醫專家也在幫助大模型實現高質量的基于人類反饋的強化學習。

同時，大經中醫也積極引入 " 外腦 "，與上海交通大學計算機科學與工程系大語言模型研發團隊等國內一流專家合作。雙方的技術優勢彼此互補，實現 "1+1＞2" 的效果，組成了強大的中醫大模型研發團隊。

只要對于大模型有基本的認知，就不難發現，只有將技術轉嫁到應用層，改變用戶的體驗，大模型才能產生更大的價值。與此同時，多場景下大量用戶的應用及反饋也將對大模型的迭代進化起到至關重要的作用——不僅可以幫助訓練高水平的理解行業場景和業務的中醫垂直領域大模型，也可以持續迭代這個中醫垂直領域大模型。

應用優勢，恰恰也是大經中醫最大的優勢之一。

憑借在中醫數智化上的突出成績，大經中醫在中醫醫療機構有著業內領先的覆蓋滲透。無論是上海中醫藥大學附屬龍華醫院、廣東省中醫院這樣的等級醫療機構，亦或是南京市江寧區、淄博市高青縣這樣的區域中醫醫聯體，又或者是山東、吉林等地的基層村衛生室及上海市長寧區 " 為老服務中心 " 這樣的大健康機構，還是 " 學習強國 "APP 上面向 C 端用戶的應用，到處都可以見到大經中醫的中醫 AI。這些擁有大量用戶的中醫人工智能應用場景都對大模型的訓練和持續迭代起到了增益作用。

中醫大模型是

如何打造出來的，價值何在？

在發布會上，李文友介紹了 " 岐黃問道 · 大模型 " 分三步走的技術路徑，分別為從名老中醫臨床診療數據 + 中醫文獻數據到中醫診療知識圖譜、從中醫診療知識圖譜到中醫領域預訓練模型和從中醫領域預訓練模型到岐黃問道大模型三步。

首先，大經中醫利用知識圖譜來表達和存儲名老中醫診療經驗和文獻診療知識。隨后，利用千萬級的中醫知識圖譜數據和臨床診療數據微調通用的預訓練模型，使其更理解中醫的思維和知識。最后，中醫專家參與其中，對中醫領域預訓練模型進行進一步調優，利用獎勵模型—強化學習機制，并最終形成 " 岐黃問道 · 大模型 "。

這一技術路徑最終形成了 " 岐黃問道 · 大模型 " 差異化的獨特價值，分別是數據、產品和服務。

王祺表示 " 岐黃問道 · 大模型 " 差異化的獨特價值分別是數據、產品和服務（圖片來自大經中醫）

對于 AI 而言，數據自不必多說。沒有過去七年大經中醫日復一日高質量數據的積累，也就沒有 " 岐黃問道 · 大模型 "。在產品端，大模型是對大經中醫現有產品體系的升級。最后則是服務。大模型降低了中醫行業使用 AI 產品的門檻，使得更多類型的客戶能夠在更多場景中使用中醫 AI 產品。

知識圖譜是 " 岐黃問道 · 大模型 " 得以問世的基礎?；陂L期的數智中醫技術積累，大經中醫已經構建了完備的中醫知識圖譜體系，并將其應用于中醫 CDSS 系統中。這一系統已經相當成熟，可根據醫生輸入的疾病、癥狀、體征信息可以非常準確地推理出證型、治法、方藥結果。

知識圖譜轉化所形成的 1100 多萬條中醫自然語義數據則成為了 " 岐黃問道 · 大模型 " 的訓練數據，也是 " 岐黃問道 · 大模型 " 能夠生長發芽的底層土壤。

另外，基于對知識圖譜的應用，大經中醫已經形成了一整套完整的端到端業務流程。" 岐黃問道 · 大模型 " 對于自然語言的應用則使得這個業務流程變得更為高效和便捷。

比如，在中醫問診環節，以往醫生更多通過中醫智能輔助診療系統中的規范化癥狀、體征的點選輸入患者信息。如今，利用 " 岐黃問道 · 大模型 " 則可以直接通過自然語言描述輸入患者信息。這就使得過去在問診中丟失的溝通細節可以全部被囊括進來，從而使得診療過程中沉淀的更通用的數據集將以十倍乃至百倍的規模增加。

在 AI 辨證環節，大模型的 " 智能 " 不僅局限于知識圖譜，還擴展到了那些包含在醫案數據和臨床診療數據等更廣泛、更大量數據當中的知識，使得 AI 辨證論治的深度、廣度比以往都有了很大的延伸。

由中醫專家參與的調整反饋工作則可以讓大模型增加對中醫知識和中醫思維的理解，確保中醫大模型回答的準確性和一致性。大模型的 " 基礎能力 " 疊加上中醫的 " 行業能力 " 后，中醫大模型就具備了中醫垂直領域的提煉、分類、模仿、推測、識別等能力，并通過與中醫行業多種業務場景結合，成為可落地、可使用的中醫大模型。

據介紹，" 岐黃問道 · 大模型 " 目前已完成預訓練和監督微調階段，已進入獎勵模型和強化學習階段，正通過不斷迭代和專家評估來提升其回答的準確性。

目前中醫大模型回答問題的準確度相較于原有基于知識圖譜的 CDSS 系統超高的準確性的確有一些差距。但其進步非常明顯，答案準確性僅通過幾個月時間的訓練就從 30% 提升到了 60%。后期利用大模型沉淀的數據集持續訓練，加上專家持續的評估和反饋，其準確性還將會不斷提升。

寫在最后

對于中醫來說，大經中醫 " 岐黃問道 · 大模型 " 的問世無疑是一個里程碑。它不僅可以助力中醫傳承發展、助力中醫學習和人才培養，還可以助力中醫 AI 在更多應用場景的落地。

在嚴肅醫療領域，大經中醫的主力產品中醫臨床智能輔助診療系統（CDSS）已經建立起從標桿性三甲中醫院到社區衛生服務中心和鄉鎮衛生院，再到診所、門診部、衛生室的各級醫療機構的應用生態。隨著 " 岐黃問道 · 大模型 " 的應用，原來一些對于專業度要求很高的中醫臨床診療流程，也可以在 AI 的幫助下，由具備中等專業度的低年資醫生完成，且整體的時間消耗會更少。

融合大經中醫一系列軟硬件產品的 " 數智中醫一體化診療系統 "（圖片來自大經中醫）

更需要特別關注的是大健康養生領域。根據弗若斯特 · 沙利文的數據，2019 年我國中醫大健康產業的市場規模為已經高達 9170 億元，預期于 2030 年市場規模將達到 29730 億元的規模。原本，自今年上半年開始，大經中醫的產品線已經從單一的軟件產品發展到集成了中醫臨床智能輔助診療系統（中醫智腦）和中醫智能脈診儀（中醫智指）、中醫智能舌面診儀（中醫智目）的數智中醫一體化診療系統，逐步走出單一的 " 嚴肅醫療 " 的生態圈，擴展到 " 中醫大健康 " 的生態圈，而此次 " 岐黃問道 · 大模型 " 的問世，更是夯實、擴大了這個大健康生態圈，將從事中醫慢病管理、中醫養生保健服務的養老機構、康養機構、企業健康驛站、社區健康中心、養生館和美容院等納入其中，甚至所有把中醫融入生活的家庭和個人也成為這個生態圈的重要組成部分。

我們相信，在 AI 的幫助下，假以時日，古老的中醫也將會煥發出新的活力。

* 封面圖片來源：123rf