2024年6月后，作者接连问过大约100人中医从业者，对于中医AI的看法。临床人员基本是从微观层面来看待，即当下中医AI于我有何用。部分创始人和高管则更多从宏观去思考，即AI对于中医企业进化、商业模式、行业进程、产业发展、生态重构等方面的关系和机会。但目前基层普遍的认知，某种意义上还存在不理性不完整，甚至部分片面和扭曲。
“中医药与人工智能结合是大势所趋，不以人的意志为转移。”中国工程院院士、国医大师张伯礼曾这样直言。AI是中医的助手工具还是诊疗伴侣或者替代者？AI会如何重构医疗机构的商业模式?AI会以基础设施的角色贯穿产业生态发展到什么程度？AI是否能助力中医行业突破瓶颈迎来新局面？未来5-10年内，社会被AI替代的工种不会少，虽然短期内AI很难完全代替医生，特别是中医师，但诊断水平超过50%的医生是完全会实现的。对于医生，要么加快提升自己技能水平超过AI，要么掌握AI的应用使用，甚至人机合一。问题很多，诊锁界决定将持续研究、总结出一系列AI文章，意在促进提升基层中医行业的整体认知做出努力。
除了适应中医AI，别无他法
AI大势，人力不可阻挡，中医人当顺水行舟。随着2023年国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》的发布，人工智能安全工作具有了可以执行的管理办法，意味着相关技术、业务有了系统化、持续化的发展环境。2024 年《政府工作报告》提出，加快发展新质生产力，开展“人工智能+”行动。以大模型、大算力、大数据为基础的人工智能正逐步成为社会城市治理数字化、科学化、先进化的新动能和新范式。
大数据时代，人工智能的兴起为复杂的中医药现代化研究提供了新的技术支持。为更好地传承和发展中医药，提升新质生产力，适应时代需求，中医药领域也必将迎来数字革命。近年来，中医药领域人工智能技术在大数据技术、智能化学习、智能诊断、辅助诊疗、健康管理等方面的发展已取得初步成就。从某种程度来说，中医理论体系和诊疗方法主要基于丰富的经验和观察，而不总是基于现代生物医学的明确机制。这些经验和观察的积累，在某种程度上与机器学习中的大规模数据训练相似。
人工智能的核心之一是机器学习，即让机器通过学习数据和建立模型来改进预测和决策能力。算法的准确性通常与数据的质量和数量密切相关。相比之下，中医更多地用体系化的理论依据对人进行观察，更加注重身体信息之间的关联性。首先，两者都注重信息的整体相关性。在人工智能领域，机器学习算法基于数据之间的相关性来做出预测或决策；在中医学领域，医生根据患者各项生理指标之间的整体相关性来诊断疾病。其次，两者都具有一定的不确定性。在人工智能领域，机器学习算法的预测结果可能受到数据质量、数量等因素的影响；在中医学领域，医生的诊断和治疗方案也可能受到患者的个体差异、病情变化等因素的影响。
但中医AI的迭代速度远超我们传统学习中医的模式，我们除了适应中医AI别无他法；推动中医技术进步，并形成共识和标准的，来自商业的力量。我们如何认知医疗和中医AI，我们以什么样的胸襟格局、战略视野来做中医，就决定了你医疗机构未来的命运。
1）全球中医AI的发展概况
中医AI的全球普及程度正在逐步提高。根据相关数据显示，截至2023年，全球已有数百家机构和企业涉足中医AI领域，这些机构遍布于中国、美国、日本、德国、韩国等多个国家。在这些机构中，中国的企业和研究机构表现尤为突出，无论是在技术创新还是在应用推广方面均处于领先地位。国际上，对中医AI的研究和应用也取得了显著进展。例如，美国的几家大型医疗研究机构与中国企业合作开展了中医AI项目，重点在于利用AI技术进行中医诊疗标准化和疗效评估。此外，日本和韩国也在汉方医学的基础上，结合本国的技术优势，开展了一系列关于中医AI的研究和应用。
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