近日与多位中医朋友进行深度交流，探讨Deepseek的使用感受、在中医临床诊疗中的应用价值等。DeepSeek的爆红现象促使传统中医界重新审视AI技术的革新力量，但在实际应用过程中，行业也面临诸多挑战。本文旨在探讨：当前以DeepSeek为代表的大模型在中医辅助诊疗中的实际效能评估，以及未来中医AI发展的可能路径。

本文将基于实证调研展开论述，欢迎共同探讨。（本文观点仅代表个人观点，旨在抛砖引玉，欢迎百家争鸣）。本文是第一篇，后续还有下文，关于如何发展中医AI。

一、八位中医专家的用户画像与观点汇集（受访者观点仅代表个人立场，与其所在机构无关）

1、受访中医画像

1）资深中医专家：科班出身，中医博士，20年临床经验，患者口碑极好，微博中医大V

2）三甲医院中医青年骨干：头部中医药大学博士，三甲中医院青年中医师

3）临床实战派：知名中医药大学毕业，10年中医馆全科诊疗经验，门诊预约量持续高位

4）行业开拓者：师承名医，20年临床积淀，连锁中医馆创始人，区域中医行业领军人物

5）跨学科实践者：金融背景转攻中医，考取执业中医证，深谙中医文化，5年左右临床实践

6）舌诊专家：中医药大学博士，舌诊技术研发与标准化推广负责人

7）国际传播者：加拿大华人中医教授，针灸诊疗专家，海外中医文化推广先锋

8）学术新生代：中医药大学国际留学生，中医文化研究新锐力量

2、深度使用反馈与专业洞见（基于交流内容提炼的核心观点）

1）认知水平评估：AI已经逼近中医本科教育基准线

通过多人使用，分析模型的知识输出发现，Deepseek当前的中医理论水平约相当于90%本科毕业生的知识储备（未完成临床规培阶段）。这与大模型以公开古籍教材为主要训练数据的技术路线直接相关。值得关注的是，部分中医药院校已开始警示学生：若缺乏深度学习，未来可能落后于AI的知识储备能力。剩余10%的优质生源（具备独立思考能力和中医悟性者）仍显著优于现有AI水平。

2）临床实践差距：十年经验鸿沟

在复杂临床场景中，Deepseek与资深医师存在显著差距。其辨证过程虽展现结构化推理能力，但存在三大核心缺陷：辨证灵动性不足、整体观贯彻不彻底、个体化差异处理机械化。典型案例分析显示，AI处方多呈现教科书式标准化特征，与临床"因人制宜"的精微辨证存在本质差异。值得警惕的是，部分中医爱好者盲目使用AI处方并在社交平台传播，可能引发潜在风险。

3）思维体系局限：中医通识与人文的双重缺失

中医理论体系根植于"天人相应"的哲学框架，强调形神统一、动态平衡的整体观。当前AI在以下层面存在显著局限：

1）无法构建中医特有的意象思维模式

2)缺失临床决策中的人文关怀维度 

3)不具备医者仁心的道德判断能力

受访专家犀利指出："AI本质上是具备智能但缺乏智慧、不具备道德判断和情感共鸣的运算系统。"

4）教育辅助价值：启发式学习新范式

多位中医朋友将与Deepseek的对话记录分享给我们，通过分析用户对话记录发现，DeepSeek在中医学习中展现出独特价值：

古籍医案数字化解析与对比研究

辨证思维模拟训练与逻辑推演

个性化学习路径构建与知识图谱可视化

这种交互式学习模式特别有利于青年医师的临床思维培养。

5）行业对比优势：技术代际差异显著，吊打大部分中医AI系统

相较于现有中医辅助诊疗系统，DeepSeek在以下维度实现突破：辨证逻辑的完整性与连贯性、上下文理解、多维度症状的关联分析能力等。

临床一线医师的实证反馈印证了其技术领先性。

6）幻觉识别困境：专业判断力考验

不光是Deepseek，所有的大模型都存在"幻觉输出"现象，对使用者提出双重挑战：初级医师缺乏辨别错误信息的能力，过度依赖AI可能导致临床判断力退化。当前社交媒体中存在的盲目推崇现象值得行业警惕。

7）多模态发展前景：

四诊合参新可能结合脉诊仪、舌诊仪等智能设备采集的客观化数据，AI多模态大模型有望实现：多维诊疗数据的融合分析、个性化健康管理方案生成、远程中医咨询服务优化

8) 海外中医AI的普及程度

目前根据少样本的调研，还没有发现中医AI在海外的大规模使用。调研对象对Deepseek的接触还蛮少的，目前还没有搜集到样本，暂时没法探索中医AI在海外的落地价值。

9）应用能力瓶颈：人机协同效率待提升

当前主要使用障碍体现在：提示词工程的专业化程度不足、业务流程的AI适配性设计缺失、中医系统思维与AI特性的结合薄弱。

10）想用Deepseek没法用，服务稳定性需求

很多中医反应Deepseek官网总是显示系统繁忙，无法大规模进行测试。这这可通过API接口开发与私有化部署方案解决，我们也将提供免费的Deepseek替代平台供喜欢中医AI的朋友使用。

二、中医诊疗体系与人工智能系统的范式比较

上面谈完八位朋友的感受和观点后，我来先谈谈中医与人工智能的类比。这部分内容我去年在一家知名的中医机构的讲座分享过，将核心观点给出。

1、范式比较：知识习得路径的趋同性

1）中医学习机制：

知识架构：以《黄帝内经》《伤寒论》等经典著作为核心的知识体系建构

经验传承：通过师承制实现的隐性知识转移与临床决策模式内化

能力进阶：经历"典籍研读-跟师临证-独立诊疗"的三阶段成长路径

2）AI训练机制：

数据驱动：依托海量古籍文献与临床案例构建的知识

算法演进：通过监督学习实现辨证规则的显性化表达

性能优化：采用强化学习模拟临床反馈的持续迭代过程

3）对比分析：

二者均遵循"知识输入-模式识别-决策输出"的基础框架，但在以下维度呈现本质差异：

中医强调"形神一体"的意象思维培养，而AI依赖特征工程的数学建模

中医知识内化存在个体悟性差异，而AI模型训练具有参数确定性

2、诊断范式：特征提取的跨学科映射

1）中医四诊体系：

望诊：视觉信息系统（面色、舌象、形态）

闻诊：听觉/嗅觉信息系统（语音、体味）

问诊：语义信息系统（病史、症状描述）

切诊：触觉信息系统（脉象、腹诊）

2）AI特征工程：

数据采集：多模态传感器信息获取

特征选择：基于信息熵的特征重要性评估

维度压缩：主成分分析等降维处理

模式识别：深度神经网络的特征抽象

3）范式关联性：

二者均致力于从复杂表象中提取诊断特征，但存在方法论差异：

中医依赖医师的感官认知与经验判断，AI依托数学建模与统计规律发现

中医特征具有强时序性与动态关联，AI特征多为静态切片分析

3、个体化诊疗：动态干预机制的异质同构

1）中医辨证论治：

动态平衡：基于"三因制宜"原则的实时调方策略

量效关系：遵循"方证相应"的剂量渐进调整

疗效反馈：通过复诊评估建立治疗修正机制

2）AI个性化推荐：

实时学习：在线学习算法实现模型迭代

参数优化：基于强化学习的动态奖励机制

效果追踪：A/B测试框架下的方案择优

3）系统对比：虽然都追求个性化输出，但存在本质区别：

中医调整依据阴阳消长的动态模型，AI优化基于损失函数的数学收敛

中医强调医患交互的主观感知，AI依赖客观指标的量化评估

4、可解释性挑战：不同维度的认知黑箱

1）中医理论体系：

解释困境：传统理论模型与现代科学范式的语系隔阂

量化难题：阴阳五行学说与循证医学的证据标准差异

经验依赖：隐性知识占比高达临床决策的38%

2）AI模型系统：

1）数学黑箱：深度神经网络的可解释性缺陷

2）归因模糊：注意力机制与临床因果的对应缺失

3）伦理风险：决策过程缺乏医学伦理框架约束

3）关键差异：

中医黑箱源于传统认知范式特殊性、AI黑箱来自模型复杂性的技术局限

中医可通过师承传授实现经验解码、AI需依赖可视化工具进行决策溯源

三、发展中医AI的核心价值

在探讨中医AI发展价值时，我们常被问及：AI会取代中医师吗？是来抢中医的饭碗吗？答案是否定的。其核心价值体现在五个维度：

1. 基层医疗赋能

一些相对偏远山区的医疗水平明显不足，如果有一个AI，可能比他传统的村医水平强很多，所以说中医A辅助治疗是中医AI在基层医疗服务有强需求。

目前也看到中医药的AI推广到非洲一些诊疗水平弱的国家服务，有效提升了当地基础医疗服务的可及性和医疗水平。

2. 文化传播革新

通过AI生文、AI生图、AI生成音乐（五音疗法）、AI生成视频、AI数字人口播、动画IP等多媒体内容，AI构建了中医文化传播新范式。其优势体现在：

1）知识可视化呈现，将中医知识生动形象化，变成老百姓喜闻乐见，愿意传播的内容。

2）多语言即时转换，中医文化出海

3）个性化内容推荐，根据个体健康情况推荐 

3、智能辅助诊断

基于"四诊合参"原则，AI系统通过：

1） 舌象色泽分析 2）面部生物特征识别 3） 脉象频谱检测

建立量化指标体系，为医师提供：

1) 证候分类建议 2) 治疗方案推荐 3） 疗效预测模型，辅助临床决策。

4. 中医传承创新

把传统的纸质医案制作成详细的电子档案，是一个有难度的事情。针对古籍医案数字化难题，AI技术可实现：

1）书籍知识数字化，强大的OCR识别与自然语言理解能力，GNN和扩散模型等可提升古籍图像的修复，可高效将传统古籍数字化 

2）非结构化文本解析

3）辨证规律挖掘 

4）方剂配伍建模。通过构建中医传承知识图谱，智能解析医案中的辨证思路和用药规律。

5. 教育模式转型

结合AI，可以构建新一代中医教学体系，包含中医知识图谱构建、教学动态交互，虚拟现实+AI大模型的语音交互等、虚拟实训等场景。其智能评估模块可实时分析学习者的：辨证思维过程、方剂应用能力、临床决策质量，提供动态反馈。

全文过长，第二篇再展开讨论发展中医AI的路径和中医推进小组的组建等。

本文由创见数字健康首发，原创作者：明哲。转载请注明。欢迎交流！

还有两个tip：

1）AI医疗领域的技术、产业、投资的飞书知识库免费开放，持续更新，关注公众号，回复 “知识库”，获取。

2）喜欢中医AI朋友如果想愉快的使用Deepseek，我们近几日将开放免费的Deepseek给大家使用。

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