依托人工智能大模型 激活中医药现代化发展新动能

更新时间：2026-04-02 09:13:14 编辑：紫金01查看：0

“十五五”规划纲要提出，“推进中医药传承创新”。传承创新的关键在于推进中医药的现代化，蓬勃兴起的人工智能大模型全面进入社会各个领域并深刻改变人类生产生活方式，为中医药现代化注入新动能。近年来，本草智库大模型、岐黄问道·中医大模型、中医横琴垂类大模型（Hengqin-R1）等中医药专业大模型的涌现，彰显了人工智能技术赋能中医药传承创新的巨大潜力。为进一步发挥人工智能大模型对中医药现代化的赋能作用，应着力建设高质量中医药数据库以加强数据标准化、加快构建中医药知识图谱，重视数据应用的伦理难题以确保数据规范化使用。

加强中医药数据标准化

中医药现代化的本质是中医药与现代科学和现代医学的融合，以客观、标准、规范作为基本特征，因此需要整合巨大的中医药数据并使其标准化。

传统诊断往往依赖中医个人经验，使得通过“望闻问切”收集的数据蕴含复杂的相关关系，包括中药材的特点、功效、方剂配伍等；同时，基于年代和个人记录习惯和方式的不同，中医药数据还面临着命名差异、标准差异等不规范的问题。面对长期沉淀而成的海量中医药数据，要正确解释相关关系难度极大。而以数据驱动和深度学习为主要特征的大模型具备强大的数据整合能力，可以为中医药理论证据的挖掘分析提供不可替代的作用，能够有效推动中医药在数据分析和标准化建设方面难题的解决，助力中医药实现用药精准、生产精细、疗效精确的现代化发展。

促进中医药大模型数据标准化的基础，在于构建数量大、质量高的数据库。中医具有完善的理论体系，传统中医数据以经验的形式呈现在中医典籍以及医话、医案中，现代中医数据则包括诊疗记录、临床数据和科研数据等。大语言模型数据库涵盖范围应包括中医古籍、名中医诊疗数据、现代文献数据等，并将不同维度的数据以统一的语言体系表达出来。大模型收集充分的中医药数据后，首先要对不相关信息、重复内容等进行过滤，然后将数据分解为更小单元的词元，最后则进行数据调度。经过数据过滤、分解和调度等步骤，大模型才能将信息繁多，内容碎片化的数据实现精准化和系统化归类，并且保证数据质量。

大模型在协助中医治疗时，用户输入症候文本，大模型针对输入信息深入学习后对其进行所属分类，协助医生为用户提供健康咨询和诊疗方案。庞大的数据库使得大模型在助推中医药创新方面也具有突出优势，不仅能够高效筛选中药的有效成分，而且可自主探索药物之间未经发现的内在关系，助力新药物的研发。

培养中医药数字化人才

培养中医药数字化人才，是“中医药+大模型”发展的关键。人工智能尤其是大模型技术在推动中医药现代化过程中呈现出巨大潜力，大模型要更好赋能中医药现代化，就需要培养针对性强的复合型人才，复合型人才既要有专业的中医药知识储备，又要具备熟练的信息技术应用能力。培养精通信息技术的中医药数字化人才，应从顶层设计做好整体布局，完善相关的资源配置和制度建设，鼓励中医药教育体系进行改革，支持高等院校开设中医药与人工智能相结合的特色课程，建立系统的中医药数字化人才培养机制。

高校在培养中医药数字化人才方面应发挥主体作用。尤其是中医药院校，既要积极构建并发展中医药人工智能大模型以引领中医药发展方向，又要充分利用专业资源优势，加强中医药与数字技术的融合，全面提升中医药学生的数字化思维。院校针对中医药学生，应全面开展数字技术的课程培训，提升中医药学生的数据整合和分析能力，培养复合型中医药人才。在实践应用中，高校需加强与中医院、科研机构等单位的合作，鼓励学生通过“数字诊室”等平台，强化大模型运用能力，为大模型助力中医药现代化奠定人才基础。

完善大模型数据使用规范

人工智能大模型为中医药现代化带来了机遇，同时也带来诸如数据安全风险、数据偏见等挑战。大模型的基本特征在于其超大规模的参数，数据往往涉及患者的隐私，如何安全储存和合理使用数据是大模型应用必须解决的问题。制度是大模型数据保护的根本保障，应通过制定专门的法律法规明确中医药相关数据的使用权限，规范研发者和使用者的行为，为数据保护提供法律遵循。基于外在规范来说，技术是大模型数据保护的重要武器，数据泄露往往是由系统漏洞引起，因此加大技术方面的研发和管控力度必不可少，不断进行技术迭代来监管大数据，建立可靠的防护系统是降低数据安全风险的基本保障。基于内在规范来说，中医药行业人员作为大模型使用的主要群体，应主动提升数据安全意识和信息素养，定期参加数据保护相关培训，防止数据的人为泄露。

防范和治理算法偏见带来的伦理问题，是中医药大模型应用中要解决的重要议题。随着中医药大模型的不断普及和使用，人类社会的偏见可能会嵌入算法，甚至生成具有歧视性和伤害性的文本。为此，中医药大模型需采用兼具多样化和全面性的数据，加强对数据的管理，从数据采集的源头上保证客观性。在中医药大模型应用过程中，需定期监测和识别存在的偏见问题，及时识别并纠正问题以提升大模型的可靠性。此外，应积极推动中医药领域、数据领域和伦理学领域专家的合作，通过多领域协同，共同制定一套完善、科学的伦理规范体系，为中医药大模型的研发者和使用者提供伦理遵循，推动中医药现代化发展。（龚建文）

来源：羊城晚报

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