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全国人大代表，上海中医药大学针灸经络研究所所长吴焕淦提出：我国中医药与AI的融合仍处于初级阶段。

Deepseek火爆的今天，人工智能技术加速渗透医疗健康领域。全球范围内，AI已广泛应用于疾病预测、影像识别、药物研发等场景，不过，它将如何推动中医事业发展？在今年两会上，全国人大代表，上海中医药大学针灸经络研究所所长吴焕淦提出：我国中医药与AI的融合仍处于初级阶段，亟需解决技术、人才与制度层面的瓶颈问题，助力中医药事业与人工智能深度融合、创新发展。

吴焕淦调研发现，中医药与AI的融合，主要存在三方面的问题。一是中医药数据标准化滞后。中医诊疗强调个体化与整体观，其症状描述（如“脉象滑数”“舌苔厚腻”）具有模糊性和主观性，导致临床数据难以标准化。不同机构的数据采集标准不一，且缺乏统一的共享平台，形成“数据孤岛”。此外，中医古籍数字化面临术语古今差异大、隐性知识提取难等问题，制约了AI模型的训练精度。

二是复合型人才短缺。中医药与AI的深度融合需兼具两类学科背景的复合型人才，但当前教育体系仍以单一学科培养为主。据统计，全国仅不足5%的中医院校开设AI相关课程，而AI工程师对中医理论的理解亦存在文化隔阂。技术转化层面，部分AI算法对中医辨证逻辑的模拟尚不充分，导致临床辅助决策系统的实用性受限。

三是数据安全风险。中医药数据包含大量患者隐私信息，而现行《个人信息保护法》对医疗数据的采集、存储与共享缺乏细化条款。部分AI诊疗系统未通过严格的伦理审查，存在误诊责任界定不清、算法歧视等风险。

对此，吴焕淦建议，通过中医与科技企业深度合作，将中医古籍等基础知识图谱纳入人工智能应用，构建标准化数据生态；创新打破学科壁垒的人才培养模式；完善法规体系与伦理治理等，助力中医药事业与人工智能深度融合、创新发展、造福人民。

“我建议制定统一数据标准：应当联合卫健委、中医药管理局与科技部，制定中医药AI数据采集与标注指南，规范症状描述、舌脉图像等核心术语与格式，推动建立国家级中医药大数据中心。”在深化与科技企业合作上，他建议引入Deepseek等AI企业技术优势，开发适应中医特点的专用算法，并依托Deepseek自然语言处理技术，构建中医古籍语义知识图谱，实现中医典籍的智能化检索与关联分析。

“人才培养上，我建议在中医药高校设立‘中医药人工智能’交叉学科，联合Deepseek等企业开设实训基地，培养兼具中医思维与AI技术能力的新中医人才。并且，进一步优化医师继续教育：将AI辅助诊疗技能纳入中医师考核体系，开发虚拟仿真培训系统（如3D经脉模拟），提升医生对智能工具的应用能力。”他表示。

此外，他建议修订《中医药法》，明确AI医疗数据的权属与流通规则，建立分级授权访问机制，探索区块链技术实现数据溯源。同时，制定《中医药人工智能应用伦理指南》，探索开发“AI医疗责任险”，明确医生、患者与技术提供商的责任边界，降低诊疗风险。

本文发布于劳动观察，2025年3月5日，作者：叶佳琦