近年來，人工智能技術(shù)以深度學習、大數(shù)據(jù)分析和多模態(tài)融合為核心，加速滲透醫(yī)療健康領(lǐng)域。全球范圍內(nèi)，“AI+醫(yī)療”已廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)測、影像識別、藥物研發(fā)等場景。不過，全國人大代表、上海中醫(yī)藥大學市針灸經(jīng)絡(luò)研究所所長吳煥淦關(guān)注到，我國中醫(yī)藥與AI的融合仍處于初級階段。

　　吳煥淦說，《“十四五” 中醫(yī)藥發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要充分利用現(xiàn)代科技和方法，深入挖掘中醫(yī)藥的核心精髓，促進中醫(yī)藥事業(yè)的特色化發(fā)展。目前，上海、廣東等地已率先試點AI與中醫(yī)藥結(jié)合的智慧醫(yī)療項目，例如，上海通過建設(shè)中醫(yī)智能輔助診療平臺，推動“治未病”理念的數(shù)字化落地。不過，目前“AI+中醫(yī)”仍面臨技術(shù)、人才與制度層面的瓶頸問題。

　　“中醫(yī)診療強調(diào)個體化與整體觀，像‘脈象滑數(shù)’‘舌苔厚膩’這樣的癥狀描述，具有模糊性和主觀性，這也導(dǎo)致臨床數(shù)據(jù)難以標準化。”吳煥淦說，“此外，中醫(yī)古籍數(shù)字化還有術(shù)語古今差異大、隱性知識提取難等問題，這也制約了AI模型的訓練精度。”

　　吳煥淦說，中醫(yī)藥與AI的深度融合，需要兼具兩類學科背景的復(fù)合型人才，但當前教育體系仍以單一學科培養(yǎng)為主。據(jù)統(tǒng)計，全國僅不足5%的中醫(yī)院校開設(shè)AI相關(guān)課程，而專業(yè)AI工程師往往缺乏中醫(yī)背景知識。

　　而在數(shù)據(jù)安全風險方面，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)包含大量患者隱私信息，現(xiàn)行《個人信息保護法》對醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集、存儲與共享缺乏細化條款。而且，部分AI診療系統(tǒng)未通過嚴格的倫理審查，存在誤診責任界定不清等風險。

　　對此，吳煥淦提出三方面建議——

　　首先，應(yīng)該構(gòu)建標準化數(shù)據(jù)生態(tài)，強化技術(shù)支撐，包括從國家層面規(guī)范中醫(yī)藥癥狀描述、舌脈圖像等核心術(shù)語與格式，推動建立國家級中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)中心、建設(shè)古籍智慧化平臺等。“比方說，我們可以深化與科技企業(yè)合作，引入Deep Seek等AI企業(yè)技術(shù)優(yōu)勢，開發(fā)適應(yīng)中醫(yī)特點的專用算法，構(gòu)建中醫(yī)古籍語義知識圖譜，為挖掘中醫(yī)藥寶庫奠定基礎(chǔ)。”

　　其次，應(yīng)創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，推動跨學科教育試點，在中醫(yī)藥高校設(shè)立“中醫(yī)藥人工智能”交叉學科。“我們可以聯(lián)合人工智能企業(yè)開設(shè)實訓基地，培養(yǎng)兼具中醫(yī)思維與AI技術(shù)能力的‘新中醫(yī)人才’。”

　　最后，還要完善法規(guī)體系與倫理治理，明確AI醫(yī)療數(shù)據(jù)的權(quán)屬與流通規(guī)則，構(gòu)建精準、高效、安全的中醫(yī)智能化生態(tài)。