近年来，随着科技的深入，人工智能在社会生活的各大领域惊艳亮相。AI，逐步从一个网络流行词变成了实实在在的新生产力，在各行业崭露头角，令无数弄潮儿竞折腰。

而中医作为中华民族千年文化瑰宝，也在与人工智能的有机结合下迎来了新的“契机”。人们惊讶地发现，面诊的对面不再是头发花白的老爷爷，取而代之的是数字化智能诊断设备为你“望闻问切”；病人不用拖着疲惫的身躯奔赴医院，高效的人机对话使得足不出户就能病症自查；最重要的是，物联网、健康大数据便利了医患之间复查与跟踪随访，及时调整诊治方案，为长期健康保驾护航。

中医AI的发展真可谓是“百花齐放”，小编带大家更为具象化的体验“21世纪新时代医疗杰作”，特概括总结如下：

传统来讲，中医的望诊是指医生通过视觉,对病人的一切可见征象以及排出物等进行有目的地观察,以了解健康或疾病状态。其内容主要包括：神、色、形、态、舌象、络脉、皮肤、五官九窍等。其中，舌诊、面诊反映内脏病变较为准确，实用价值较高，成为中医独特的传统诊法。AI的发展使得望诊仪“应运而生”。

目前市面上的智能舌诊仪，采集方法大多通过应用高分辨率彩色摄像机、设计舌诊摄像头采集装置、控制照明角度和亮度等实现。这些技术将中医诊断中的舌象转化为客观的信号，通过将定性定量数据与疾病健康状态对应关系分析，结合中医知识理论，在临床研究中逐渐完善，并形成了一定的理论基础和方法。

面诊仪也历经数十年研究，随着颜色光学理论的发展和测色仪器技术逐渐成熟。现有的仪器基于中医面诊+西医体检+ AI算法运行，通过对摄像头拍摄的上百张照片和机器人生物传感器采集数据进行分析,只要15s即可对人体十大系统及70多项健康指标进行筛查与评估。

自古以来，问诊是指中医采用对话方式，向病人及知情者查询疾病的发生发展情况，从而确定疾病并进行诊治。通过问诊了解既往病史与家族病史、起病原因、发病经过，对于医生作出正确的判断至关重要。

数字化中医智能诊断设备能够助力中医智慧问诊。中医智能镜、问诊机器人等就是数字化问诊的典例，它们利用人工智能图像识别技术，提取面部特征参数，运用深度学习等方法进行精准化、定量化分析，建立健康状态模型。随后，在大数据平台的协助下，医生可以读取医疗记录、存储以前的疾病史、推断当前的疾病状态，为患者早期评估风险，极大地缩短了评估时间、大幅度降低药物成本。

个性化医疗保健动力学建模。

（图片来源：Journal of Biomedical Informatics）

这种中医药智能诊疗系统与临床医生的相互配合，有助于中医辨证体系与人工智能技术“强强联合”。

众所周知，中医药经过几千年的沉淀已经积累了数量庞大的各种数据信息，特别是古籍资料、临床医案和老中医经验。于是，新时代的人类利用AI技术将这些名医经验进行存储与比对，从数据庞大的方药中发现药物配伍规律及核心处方等为临床医师提供诊疗策略，模拟中医思维方法和处方。

清华大学中医药交叉研究所就研制出了融合宏、微观信息的中药处方智能推荐系统。他们以国医大师李济仁处方2013年至2021年初的2万余份电子病历为对象，构建了一个融合中西医表型、中药、化合物及其靶点的异构网络，有效提高了中药处方推荐精度。通过与临床医生处方的盲法对照试验表明，该中药智能处方系统与临床处方具有高度的一致性。

中药处方智能推荐系统原理图

（图片来源：Pharmacological Research）

AI开方当然不止这一例。科学家早已利用自动编码器模型将临床病例自动分类，分析了典型方剂对不同类别中高血压各症状的疗效，筛选出最适合的药物处方；此外，根据115位中风患者的生理指标与中医师对其开具的处方为训练样本，他们还建立了中成药治疗脑卒中的辅助决策模型，极大的推动了心脑血管诊疗进程……可以说，AI技术的发展使得“开药方”不再成为“只可意会不可言传”的难题。

切，又称脉诊，是指医者用手指按患者脉搏处，借以体察脉象变化，辨别脏腑功能盛衰、气血津精虚滞的一种方法。可以说，“切”是中医四诊中最神奇、独特的存在，“一个枕头、三根手指”是老中医最具标志性的动作，也是最具辨识度的场景。

目前，在中医脉搏诊断中，最常见的技术是使用人工神经网络，有研究根据中医专家的脉诊知识对脉搏图像进行分类，发现设计的分类器识别18种脉冲图像模式的准确率高达91%。近几年，人工神经网络模型成为了中医从业者在远程医疗中收集脉搏信息的有力工具。科研人员在正常对照组(139 名受试者)和高血压组(121 例)中验证，发现人工神经网络具有大约80%的准确率和70%-90%的特异性和敏感性。此外，人工神经网络还被用于根据不同手指压力下动脉的宽度对脉搏深度进行定量标准化，发现其显著提高了检测不同深度脉搏信号的准确性，为中医从业者提供更可靠的脉搏信息。

最佳药物的特异性、敏感性和准确性比较

（图片来源：Evid Based Complement Alternat Med.）

综上所述，随着AI的成熟，其与中医的交叉融合为突破中医发展瓶颈、探索中医科技创新提供了可能。然而仍存在一些问题有待解决，譬如目前中医AI的统一标准尚无定论，大数据网络有待完善健全，患者基于传统思想对AI的接受程度不一……总之想要达到畅想的未来，还需AI领域和中医领域研究人员进一步加强合作，共同建立并完善AI辅助中医理论体系，让我们拭目以待！