5月25-26日，中国人工智能学会将在2019GAITC大会上举办“智能时代的新中医”论坛，全面介绍中医的发展现状以及人工智能如何赋予中医力量。中医起源于中国传统文化，有着几千年的悠久历史。西医传入中国后，国人对中医的关注度提高了，国内专门从事中医行业的人数也在减少。

根据国家中医药管理局计划财务部公布的《全国中医药统计资料摘编（1999-2017）》，全国中医从业人员总数为66.3万人，仅占全国公共卫生技术人员总数的7.39%；建国初期，全国有157万名中医，现在全国总人口约为当时的三倍。可见中医的发展确实遇到了挑战。

随着人工智能(AI)的快速发展，相关技术在医疗行业得到了构建和应用，但大多集中在西医领域，如视觉成像、辅助医疗等。而中医界可能要快半拍。

人工智能和中医怎么知道不能“手牵手顺利”？国家杰出青年科学基金获得者、北京中医药大学东直门医院常务副院长尚研究员告诉他，中医要从北到南智能化，需要数据和证据的支持。我和我的团队近十年来所做的，就是希望获得高质量的中医临床证据，从而完善证据建设，有效转化为”。

中医VS西医，中医能成为后来者吗？作为医疗和身体健康领域，人工智能在增强西医能力方面可能较慢。AI年给医学影像和辅助医疗都带来了便利。因为90%的医学数据来自医学影像，而影像数据是丰富的医学数据数据库，所以医学影像比辅助医疗更加成熟。

医学图像数据的人工分析没有效率低的局限，这个领域已经成为人工智能可以大费周章的地方。人工智能可以利用图像识别和深度自学习技术提高数据分析的效率和准确性，进而提高医疗的效率和准确性。

由上海交通大学人工智能研究所和上海交通大学医学院牵头的上海公共卫生与体质健康发展研究中心发布的《人工智能医疗白皮书》显示，ai医学影像在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌等领域已经有了比较成熟的产品，2018年前三季度该行业融资金额高达26亿元。然而，人工智能在中医领域的应用并没有大规模发展。

尚告诉他一鸥：“现在的智能中医还是比较善于尝试、探索、构思的，一些比较可行的产品实际上也在临床上使用，比如脉诊仪、舌诊仪、眼诊仪等。涉及中医四诊客观化诊疗。”中医医疗器械是AI 2000年能变成的一个环节。

除了“说”诊断和“问”诊断可以通过文本或视听媒体进行记录和分析外，通过人工智能技术的赋能，可以客观地构建“看”诊断和“信任”诊断。从“看”的角度来看，“看”主要看舌头、眼睛、颜色等信息。

为了拍摄这些图像，未来将建立计算机视觉技术。尚解释说：“舌的诊断和治疗必须取决于舌苔的光泽度、厚度和颜色。在视觉诊断方面，清华大学的团队已经开发出了一种视觉诊断仪。

”从“护理”诊断来看，还包括脉诊和压诊。脉诊是以脉搏为基础的，根据诊断是触摸和释放患者身体的某个部位来了解疾病的内部变化 尚告诉他一鸥：“北京中医药大学和医药科技有限公司将于4月26日签署战略协议，计划共同建设中医影像研究中心。该研究中心将以北京中医药大学东直门医院为研究基地，研发具有中医元素的影像设备，并应用于科学研究。

比如在进行针灸和针灸相关研究时，可以通过核磁成像来反映和分析对大脑的影响。当这些技术超过一定水平，打造中医智能化、信息化指日可待。”与传统中医相比，西医是以自然科学为支撑的现代医学，在信息化和数据化领域具有内在优势。

从最初的病例构建、处方、拍片、手术，西医都是电子系统不可或缺的，也就是说整个医疗过程都是西医用大量的数据来描述的。而中医的医疗大多是对主观文字信息的描述，比如舌质紫暗，舌苔白腻等。

日常咨询的各种文本都附有详细的叙述副词，分析起来颇有可玩性。无论是医疗仪器还是影像设备的研发，一方面可以改造中医的医疗方法，另一方面可以构建中医医疗数据的分析。

数据标准化在中医智能化发展中仅次于中医的排斥。最重要的是数据。从人工智能的四个基本要素来看，数据是人工智能技术的基础。

目前，中医数据除了依靠医疗仪器进行数据采集和分析外，还必须建立统一的规则，规范中医临床数据。尚告诉他1亿欧元：“中医几千年的大部分是基于经验。

之所以长期被一些人误解，是因为难以获得国际认可。主要原因是缺乏高质量的证据。

”这里所说的证据是循证医学的概念，可以很简单的解释为医生诊断和治疗的依据，来源于对研究数据分析得出的科学结论。中医发展了几千年，其丰富的临床医疗经验不仅是最宝贵的财富，也是其在南北走向智能化和信息化的第二大障碍。尚解释说：“我们现在有一批‘四诊信息’的临床数据，收集起来非常复杂，但是用于智能分析的这些数据的质量并不低。但是我把我的几万个研究数据拿到大数据分析专家那里，他们指出这些研究数据量太少，结构太简单。

”所以可以说明中医现有临床资料过于复杂，质量不低；质量低的研究数据稍微小一点；这有利于形成高质量的证据。因此，如何规范数据是一个亟待解决的问题。

中医药循证评价方法和关键技术可能是解决问题的关键要素。中医重经轻考证，至今尚未建立起符合中医自身规律、能客观评价中医临床疗效的方法和标准。中医循证评价旨在用“证据”说明疗效，获取高质量的中医证据，使证据可供展示和转化。

在过去的十年里，尚领导的团队仍在探索科学普遍接受的方法和标准，将数据和证据结合在一起，从多方面推进临床转化，向外拓展研究领域。解决问题数据标准化问题，一方面利用医疗仪器和影像设备构建数据分析；另一方面，尚及其团队近十年来为建立中医循证评价方法和技术付出了大量努力，希望为中医临床实践建立统一的数据标准。经验中医 在未来，当中医医疗器械能够得到广泛推广时，患者可以通过医疗器械在家中完成可行的临床工作。

临床结果传遍了医生的端口，在与患者进一步远程“查询”后，医生根据患者的体质和临床结果穿梭处方。最后，患者已经完成手机支付，在家等待送药。这种看病方式不仅可以给患者提供一定的便利，还可以给二三线城市的患者更多的机会获得名医的医疗。

这将是中医在未来生活中广泛应用的一幕。要营造这样的场景，不仅要通过AI赋予中医以权力，更要提高人们的保健意识。随着人们自我保健意识的提高，“祛病”将被视为资本的蓝海。

但这一概念与中医提倡的“工先清后病”的理念不谋而合。中医的“无病清领”主要包括病前预防、病后预防、病后预防三个层次。

病前预防是指针对人体健康或亚健康状态下可能引发疾病的各种病因，采取有针对性的道教保健和预防措施，以增强体质，避免病妖肆虐。中医的病前预防领域，不仅是一个广阔的市场，更是巨人尚未流过的处女地。从市场来看，人口老龄化、慢性病发病率高以及人们健康意识的普遍提高，将促进健康产业的快速发展。2016年10月，发布《“健康中国2030”规划纲要》，明确提出2020年和2030年卫生服务业总规模分别达到8万亿元和16万亿元。

中国健康产业只占国民生产总值的4%-5%，但在发达国家却高达15%，可见中国健康产业的发展空间很大。从资金流比例来看，中药市场还没有考古。技术巨头们在大健康领域看到了充分的空间，然后开始争夺布局。经过四个阶段的巨大尝试和探索，阿里健康逐步确定了自己的业务结构，包括医疗电子商务、产品可追溯性、智能医疗和健康。

管理四条业务线；在AI医疗的布局上，腾讯已经覆盖了医药行业从临床医疗到医疗技术开发和基础研究的所有关键节点；2014年正式成立的互联网医疗独角兽“五谷丰登好医生”，希望布局从健康商场到家庭医生、消费医疗、健康管理、对话的生态。目前，这家初创企业已经开始在中医药领域布局。5月26日，在2019GAITC大会“智能时代新中医论坛”现场，国内著名专家学者将推出更多与“AI”中医相关的话题，敬请期待！。

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