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10月18日，《人工智能赋能全球传统医学发展报告》在京发布。这份报告由全球传统医学联盟发起并支持、中国中医科学院中医药信息研究所组织编写，围绕人工智能赋能传统医学全球发展，分为引言、全球战略布局与发展轨迹、核心领域融合应用、挑战与风险治理、未来展望五个部分。
中国中医科学院中医药信息研究所所长李海燕介绍，传统医学长期受困于传承难、阐释难、标准化难三大瓶颈，人工智能正推动四个关键转化：把医生个人的隐性经验转化为可存储、可复用的显性知识；把整体观、辨证论治转化为可计算、可验证的表达；把舌象、脉象等主观判读转化为客观量化数据；推动药物研发走向理性设计。
北京中医药大学教授陈建新介绍，传统医学知识大多数保留在古籍文献里，还有一部分在临床实践中，需要长时间学习和积累。人工智能可以帮助医生快速进行整理，对临床诊疗事务进行分析，让有价值的经验更好地传承下来。
以舌象、脉象为例，过去主要靠医生的观察和感知，现在借助人工智能设备和智能采集，可以快速记录下可比较、可追踪、可重现的数据，为临床判断提供更多依据。报告提到，中国智能四诊仪、印度阿育吠陀医学脉诊设备，都在这方面进行了探索。
李海燕表示，在知识传承方面，古典医籍正从影像扫描向知识图谱构建与大模型应用演进。智能教育平台也在探索重构教学模式，但不同区域在资源积累和数字化能力方面仍存在差异。
传统药物成分多、作用关系复杂。陈建新介绍，人工智能可以从大量候选成分中优先确定研究对象，进一步明确成分、靶点和疾病的关系，再结合实验和临床验证，降低研发成本。
在资源保护方面，报告介绍，利用光谱鉴别与区块链追踪溯源，实现药材溯源与生态保护；在智能制造方面，数字孪生与过程分析技术用于炮制工艺优化，保障药品质量稳定。
国家中医药管理局监测统计中心主任厉将斌介绍，浙江、安徽等省份围绕名老中医研发数字孪生机器人，在基层应用，提升基层中医药服务能力，为中医药治未病、健康服务管理体系的建设提供良好支撑。此外，广东省中医院、杭州市中医院等利用垂类大模型，建立中医药数字门诊，创建数智化诊疗新模式。在病历质控方面，中国中医科学院广安门医院研发的岐智大模型使病历书写时间缩短了75%。
人工智能赋能传统医学已经走出概念阶段，但仍处于由探索走向成熟的阶段。全球传统医学联盟副主席兼秘书长秦怀金介绍，数据基础、技术可信、监管规则、知识产权与全球发展不均衡等挑战依然突出。
报告指出，高质量、多模态的数据集供给不足，模型的可信度与可解释性有待提升。全球统一的监管规则尚未形成，数字化传统知识面临未经授权而被不当提取和利用的风险。传统医学知识富集地区的数字化能力不一定强，这也可能进一步加剧全球传统医学发展的不平衡。
报告主张坚持分级分类治理，构建多方协同机制，分场景实施差异化的伦理治理。同时提出五个对策，包括构建承载传统医学思维特色的高质量数据体系；推进AI for Science范式下的研发创新；打造传统医学+人工智能复合的人才梯队；建立创新与规范并重的伦理监管框架；共筑数据安全与共享的全球治理机制。
报告强调，AI赋能传统医学将沿着从工具赋能到体系重构再到生态引领的逻辑演进，唯有筑牢高质量数据根基，坚守伦理底线，才能推动传统医学在坚持理论内核的同时，更好地服务全球健康。
（人民日报中央厨房·健康37℃工作室 陆凡冰 杨彦帆）
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