融合發展具有先天優勢
那麼，人工智能技術與中醫藥專家經驗如何更好地融合？在陳凱先看來，中醫藥領域具備與人工智能融合發展的先天優勢。
傳統中醫診斷高度依賴經驗，通過“望聞問切”獲取關於證候、疾病的大量信息。這些信息包含極為複雜的因果或相關關係。要熟練掌握這些關係，就必須對前人經驗進行歸納總結。而中醫藥在長期發展過程中形成了大量典籍，沉澱了不少經驗，積累了海量數據，對其進行檢索、比較、歸納和分析難度較大。
“人工智能技術不僅能提升中醫藥文獻歸納整理效率，而且在輔助診斷、用藥決策、優化藥物組合和新藥研究中展現出巨大潛力。”陳凱先說。
例如，由中醫藥廣東省實驗室牽頭建設啟動的中醫藥橫琴大模型，包含100億字符中醫知識文本及中醫院數字化病例。它依托高可信中醫診療知識庫，可輔助醫生精準診療，提供個性化治療方案。由華東師範大學、上海中醫藥大學等單位聯合開發的“數智岐黃”中醫藥大模型，以《黃帝內經》《傷寒雜病論》等著名中醫典籍及1000多本古籍和中醫藥文獻為核心數據基礎。它採用預訓練和微調並結合檢索增強生成和插件調用等技術，通過方劑推薦、中藥性質解讀、證候輔助診斷，實現中醫藥領域知識智能問答、健康咨詢、中醫藥知識圖譜動態交互三大核心功能，助力中醫藥創新研究和人才培養、臨床輔助診療及中醫養生保健。
劉良對人工智能在輔助診斷方面的作用也抱有很高期望。他在香港出診時，常常遇到病人好奇地詢問：“醫生，你是怎樣把我的類風濕病情控制住的呢？”這些病人希望能像瞭解西醫診斷那樣，清楚知道治療的具體靶點情況。“這時我只能很遺憾地告訴他們，現在還無法詳細解釋清楚，因為中藥的復方辨證治療很複雜，目前還沒有技術能解析。”劉良說，在看診過程中，他只觀察到患者關節紅腫熱痛症狀；如果借助人工智能大模型，通過數據訓練，就能精準診斷紅腫程度，讓治療更客觀。
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