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智博會觀察:AI“老中醫(yī)”坐診,“望聞問切”走到哪一步了?

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智博會觀察:AI“老中醫(yī)”坐診,“望聞問切”走到哪一步了?

2026年05月30日 19:06 來源:中國新聞網(wǎng)
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  中新網(wǎng)天津5月30日電 (記者 孫玲玲)當千年中醫(yī)遇上人工智能,會發(fā)生什么?本屆智博會智慧醫(yī)療展區(qū)展出的多款產(chǎn)品給出了各自的探索方向——從舌診、面診到脈診,從基層醫(yī)療到家庭健康管理,AI中醫(yī)產(chǎn)品正從實驗室走向更多應用場景。

  “AI扁鵲”:3分鐘完成四診

  “伸出舌頭,對準鏡頭?!痹谔旖蛑嗅t(yī)藥大學的展臺前,一臺名為“AI扁鵲檢測儀”的設備引起不少觀眾駐足。體驗者將面部對準攝像頭、雙手放在傳感器上,約3分鐘后,一份涵蓋舌象、面色、脈象等指標的中醫(yī)體質(zhì)報告自動生成。

“AI扁鵲檢測儀”的設備引起不少觀眾駐足、體驗。記者 孫玲玲 攝

  “傳統(tǒng)中醫(yī)診斷依賴醫(yī)生經(jīng)驗,不同醫(yī)生對同一患者的判斷可能存在差異?!表椖垦邪l(fā)團隊核心企業(yè)天中依脈市場經(jīng)理柳麗琴介紹,“AI扁鵲檢測儀”由中國中醫(yī)科學院重點支持,團隊匯聚了天津中醫(yī)藥大學等多方力量,旨在通過人工智能技術(shù)推動中醫(yī)四診的客觀化與標準化。

  據(jù)了解,“中醫(yī)望聞問切四診系統(tǒng)”“中醫(yī)體質(zhì)辨識系統(tǒng)”等智能中醫(yī)設備已在部分縣鄉(xiāng)衛(wèi)生院投入使用,并為多所中醫(yī)藥院校提供虛擬教學系統(tǒng)。

  中藥老字號的“數(shù)智煥新”

  如果說天中依脈讓AI學會了“看病”,那么百年老字號津藥達仁堂則讓AI學會了“制藥”。

  本屆智博會上,津藥達仁堂集團展區(qū)內(nèi),一大核心亮點引人注目——AI微沸機器人。這一裝置將千年中藥提取過程中依賴人工經(jīng)驗的火候控制,轉(zhuǎn)化為算法智能調(diào)控。津藥達仁堂集團首席信息官葉輝介紹,該技術(shù)可實現(xiàn)收率提升13%、能耗降低20%,為行業(yè)提供了傳統(tǒng)工藝智能化升級的參考案例。

觀眾速效救心丸智能制造基地模型。(受訪者 供圖)

  與此同時,企業(yè)率先在行業(yè)內(nèi)應用OpenClaw智能體,賦能全鏈路數(shù)智化升級。展區(qū)還設置了中藥材種植基地VR全景展示與智能健康診療機器人,觀眾可沉浸式體驗從藥材種植到健康服務的全產(chǎn)業(yè)鏈智慧管控。從經(jīng)典名藥到智能產(chǎn)線,一家百年老字號正嘗試用數(shù)據(jù)詮釋“炮制雖繁必不敢省人工”的古訓。

  AI“最大的作用是培訓基層醫(yī)生”

  中國工程院院士張伯禮近年來多次就AI與中醫(yī)藥融合發(fā)展發(fā)表觀點。

  “目前中醫(yī)藥大模型雖多,但關(guān)鍵在于應用與質(zhì)量。”張伯禮曾表示,應該把大模型的“大”字去掉,主要先用垂直模型、專業(yè)模型,“不在于大,而在于精,在于質(zhì)量高,更主要的在于用”。

  談及AI對中醫(yī)藥發(fā)展的價值,張伯禮認為最大的作用在于培訓基層醫(yī)生?;鶎俞t(yī)生進修學習條件有限,通過AI可以輔助問診、解答問題,對疑難病例還可借助AI和互聯(lián)網(wǎng)開展遠程會診。他同時強調(diào),AI是助手而非替代——“有一次AI建議我去掉兩味藥,我仔細一看,這恰恰是方子的特色所在?!?/p>

  “熱”背后的“冷”思考

  盡管應用探索日趨活躍,AI+中醫(yī)藥的產(chǎn)業(yè)化仍面臨現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

  數(shù)據(jù)標準化是業(yè)內(nèi)反映較多的難題之一。中醫(yī)藥講究辨證論治,個體化差異大,歷代醫(yī)案缺乏統(tǒng)一的數(shù)字化標準,高質(zhì)量數(shù)據(jù)的不足制約了AI模型的訓練精度。此外,既懂中醫(yī)理論又掌握AI技術(shù)的復合型人才較為稀缺。從商業(yè)模式看,目前AI中醫(yī)設備仍較多依賴政府采購和科研項目支持,市場化盈利能力有待檢驗。

與會嘉賓在天津榮程集團展位參觀智能科技+文化健康創(chuàng)新成果。記者 佟郁 攝

  從展會的熱鬧到基層的普及,“望聞問切”機器人的路還很長。張伯禮院士也曾多次提醒,中醫(yī)藥的現(xiàn)代化必須守住療效這個根本,把道理說清楚、講明白。當傳統(tǒng)醫(yī)學的千年智慧遇上人工智能的時代浪潮,守正與創(chuàng)新的平衡,仍是這場變革中的核心課題。(完)

【編輯:田博群】
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