中医药学是中华文明的瑰宝，强调整体观念和辨证论治，其独特的思维方式和诊疗方法，与人工智能（AI）的整体效应、开放动态、重视经验、关注预测推理等特性有异曲同工之妙。将人工智能技术引入中医药领域，不仅能够突破传统医疗模式的局限，提升中医药在临床实践中的准确性和有效性，还能为中医药的创新发展注入源源不断的动力。
□ 电子科技大学附属肿瘤医院 田勇
AI在中医药领域应用广泛
数据处理 中医药学经过数千年的积淀，拥有海量的文献数据信息。这些数据信息不仅是中医学术思想和临证经验的汇聚，还是中医药文化传承的基石。借助AI技术对海量文献进行特征分析，使得隐藏其中的规律得到挖掘，为疾病的诊断与治疗提供了更加多元化的视角与思路。比如，AI技术能够从文献数据资源中深入挖掘方药的配伍规律与法则，精确提炼关键药物和核心处方等重要信息，从而为临床医生提供诊疗参考，帮助其更精准地制定治疗方案，提升疗效。
辨证诊断 中医药学的精髓在于辨证论治，它建立在深厚的中医理论基础之上，通过细致入微的证候分析，实现对疾病的精确诊断与针对性治疗。传统的辨证方法往往依赖于医生的经验和主观判断，这在一定程度上限制了中医诊断的准确性和可重复性。将中医的辨证思维与AI技术相结合，可构建出智能化且操作规范的诊断系统。这些系统能够通过对大量中医四诊数据的分析和学习，提取出与诊断分类、证候分类相关的隐含知识模型和分类原则，从而提高诊断的准确性和效率。目前，AI在舌诊、脉诊等技术方面，已经取得了显著的进展。借助先进的图像分析技术和传感器技术，我们可以实现对舌象、脉象等体征信息的客观化采集和分析。这不仅提高了诊断的精确性，也为后续的智能化处理提供了可靠的数据支持。然而，我们也要清醒地认识到，中医诊断的数字化与智能化仍面临诸多挑战。如何确保算法的准确性和可靠性，如何处理复杂多变的中医证候等问题，都需要进一步深入研究和探索。
疗效评价 在医学研究的广泛领域，疗效评价是重要环节。传统的中医在评价治疗效果时，多依赖于历代医家积累的丰富临床经验以及患者的主观感受。AI技术通过机器学习算法等，为中医疗效评价和机制研究提供了新的客观视角和便利工具。
健康管理 “治未病”思想是中医药学的重要组成部分。以“治未病”为核心的中医养生理论和技术方法，在保障人们身心健康中发挥着独特作用。基于AI技术建立中医药健康管理云平台，实现高效的人机对话，并对相关信息进行处理分析，可根据个人体质及相关危险因素建立疾病预测模型，从而开出有针对性的健康处方，实现个体化、精准化医疗保健，达到“未病先防、既病防变、愈后防复”的目的。
人才培养 将AI应用于中医药领域的学校教育及毕业后教育和培训中，优化传统的中医药教育教学过程，能有效地提高教育教学的效果及效率。对教师而言，利用AI技术开发虚拟网络学习平台，承担部分教学任务，可使教师有更多的精力投入到创新性和启发性的教学活动中，为每个学生制定精细化、个性化的教育方案。对学生而言，AI技术可以更有针对性地满足学生的学习需求，使其获得最适合的学习资源，激发学习潜能，培养临床思维，提高学习的主动性和自觉性。
文化传播 通过在线学习平台和智能工具，AI技术让更多人有机会沉浸式了解和学习中医药文化知识，从而促进中医药文化的广泛传播与发展。
积极促进深度融合
目前，AI技术在中医药领域的应用还存在诸多亟待解决的问题。第一，中医药理论体系深奥且庞杂，涉及阴阳五行、脏腑经络等多个层面，这使得AI技术的应用难以直接套用其他医学领域的成功经验。第二，中医药领域的AI人才缺乏，中医药学与AI学科的交叉人才培养机制尚待完善，医工融合还需进一步加强。第三，数据基础薄弱。中医药领域的数据具有多样性、复杂性和主观性等特点，这使得数据的采集、整理和分析存在困难。此外，应用场景成熟度不足、相关政策法规尚不完善，也给AI在中医药领域的应用带来了挑战。
对于促进中医药与AI深度融合，笔者有三点建议。
1.构建完善的政策法规框架和伦理机制。在现有政策法规的基础上进行适应性调整和完善，以应对AI技术在中医药领域应用中可能出现的新情况、新问题。同时，要明确界定AI技术应用过程中各参与方的权利与义务，构建完备的责任体系，确保在出现问题时能够及时明确责任主体并进行妥善处理。尽管AI尚不具备独立意识，但我们仍需从伦理角度出发，对其进行规范，确保其在中医药领域的应用符合社会道德标准。
2.推动中医药大数据平台建设。通过构建中医药智能发展平台，对海量的中医药数据进行整合、挖掘和分析，为AI提供丰富的学习资源和数据支撑。同时，建立规范的临床信息采集系统，确保AI获得真实、有效的中医药数据。
3.加强“中医药﹢AI”复合型人才培养。创新教学模式，构建涵盖中医药知识和AI技术的课程体系，通过校内外实训、产学研合作等方式，提升学生的实践能力与创新能力。同时，注重培养具备中医药数据分析能力的创新型人才。