中医药大模型一拥而上的背后，是中医药在传承创新方面进入现代化的迫切需求。尽管中医药大模型在影像诊断、智慧问诊方面已经有了一定的探索，但由于中医理论和实践的复杂性，中医药的数智化探索仍处于起步阶段。
多位受访专家认为，在药物研发方面，基础临床数据积累和人才培养等仍然存在不小的挑战，需要更多的临床研究单位和一线医生参与进来，与大模型厂商和临床研究的真实数据做深度结合，才能真正发挥价值。
大模型卷向中医药领域
在不少中医院里，AI智能中医诊疗仪已经在通过采集患者的面相和舌象，在进行AI智能识别后，结合数据库中的知识，给出体质分析报告和定制化的养生建议。南京甚至还有茶饮店请来了“赛博老中医”，推出AI舌面诊和脉诊对顾客进行茶饮匹配推荐。
“人工智能的技术为我们提供了更加有效的方法学。”上海中医药大学交叉科学研究院常务副院长葛广波告诉第一财经记者，目前上海中医药大学结合人工智能开发现代的中医四诊仪，就是结合从临床中收集到的图片信息，然后再结合人工智能做症型的分型，未来将按照证候分成的亚型，再指导中医药进行精准治疗。
高校方面，复旦大学和同济大学共同开发了仲景中医大语言模型。华东师范大学、上海中医药大学、华东理工大学、海军军医大学、临港实验室、华润江中现代中药全国重点实验室联合开发了“数智岐黄”中医药大模型。国家超级计算天津中心联合现代中医药海河实验室及天津中医药大学、天津大学、信创海河实验室等团队合作研发了“天河灵枢大模型”。
多位受访专家表示，中国有着丰富的中医药古籍经典和医生经验的积累，这为“AI+”提供了很好的基础。“人工智能还可以在中医药的药效物质和作用机制的发掘中，产生一些新的应用，此外还在现代制药中发掘新的适应症和创新药的研发中有所应用。”葛广波说。
辅助诊断应用更易落地
中医药大模型一拥而上的背后，是中医药在传承创新方面进入现代化的迫切需求。
2019年10月发布的《关于促进中医药传承创新发展的意见》明确提出了以信息化支撑中医药服务体系建设，实施“互联网+中医药健康服务”行动，为中医药发展“把脉”“开方”，提升中医药信息化水平，大力推进中医系统数字化、信息化，推动中医药与全民健康信息平台互联互通、信息共享。
今年8月，国家中医药管理局、国家数据局联合印发《关于促进数字中医药发展的若干意见》（下称“意见”），在包括中医药诊疗服务、人才培养、科技创新等方面提出了20条举措。
在近期举行的网络药理学与人工智能学术大会上，中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所研究员陈凯先在主题演讲中表示，中医药在长期的发展过程中，积累了大量纷繁复杂的数据，完全可以将最新的现代科学技术应用到中医药的传承创新和发展中，人工智能将推动中医药创新发展的技术变革浪潮。
从目前已经发布的大模型来看，大模型的具体应用场景仍然以辅助问诊为主，在中医药的原创和研发方面，也有一定的探索。有专家提出，目前由于穿戴式设备的发展和影像学的积累，人工智能在辅助诊疗中相对容易突破，也能够发挥比较大的作用。但业界目前对大模型的期望，还是在于能够让AI在中医药的研发中发挥更大的作用。
据陈凯先院士介绍，南京信息工程大学和北京交通大学开展了多学科交叉、多单位合作的研究，用网络医学来揭示中医辨证论治治疗疗效的一些共性的机制，为中医的辨证论治的科学内涵提供了新的思路，探索了由人工智能、大数据等应用于中医药领域、解决中医药问题的一些研究。
葛广波表示，与传统的化药相比，中药通常情况下是通过多成分、多种信号通路作用在多个药物靶点上，然后产生的整合协同的效应。中药的这种整合协同效应，使得中药新药研究很难筛选出其中某一种单一成分，可以代替整个中药复方的药理活性，这个时候就需要在方法学和研究策略上进行一些创新。
中医药高质量临床数据是关键
今年11月24日，华为云和天士力联合上海中医药大学、广州中医药大学、浙江中医药大学、中国药科大学等多所高校和研究院所的专家学者，发起并启动数智中医药创新联盟，以期促进现代科技在中医药创新领域的应用和发展。
早在2021年，华为云就打造出盘古药物分子大模型。华为云科学计算域总经理李寅在最近的一次演讲中提到，华为云希望能整合一个大的平台，吸引全球的用户和开发者聚焦在平台上去更加简单地做一些事情。而天士力与华为云共建的“数智本草大模型”则欲在中医药研发领域有所发力。
在中医药领域内，已经累积了几千年的经验和文献，但中医药对于人体的作用仍然处于比较模糊的状态。目前国内提出的中医药大模型普遍以中医药传统经验知识图谱作为训练数据，但如何用现代科学方法来解析中医药的作用原理，让中医药和靶点数据库进行一一对应，从而有科学依据地来优化和提高中医药临床疗效，是亟需解决的问题。
受访的多位专家都表示，中医药行业的数智化过程中，底层的数据库和人才培养是最大的两个难点，这需要中医药行业、大模型厂商以及社会各方面的共同努力。
浙江大学长三角智慧绿洲创新中心主任、长江学者特聘教授范骁辉直言，“事实上可能是我们这个行业自己还没有做好准备”。
“大模型首先是需要有高质量的大数据，这在我们中医药界传统上还是比较欠缺的。”范骁辉表示，现在比较丰富的是一些经典古籍类的文本数据，但是在临床试验等数据方面，仍然没有很好地梳理。他同时表示，很多大学的团队、科研院所，包括医院组织的一些团队都在做数据积累的工作，但这些数据分散在各地，也缺乏标准化。“这个还涉及数据和临床结合的难点、数据的个性化等原因，以及医药行业的数据还涉及患者的隐私和伦理方面的因素。”
作为“数智中医药创新联盟”的发起人之一，上海市中西医结合脉管病研究所所长曹永兵教授提到，他之所以要推动数智中医药创新联盟的成立和发展，帮助大模型厂商去对接临床单位，就是希望大模型厂商能和中医临床单位及一线的中医紧密结合起来，真正推动高质量中医药临床诊疗数据的收集和整理，为中医药大模型提供有效支撑，使其在新药研发和中医临床诊治方面发挥重要作用。
曹永兵教授告诉第一财经，2019年的时候他就和临床医生开始探索，如何建立一个医生、科学家和患者这三个群体为一体的脉管病专病库来进行脉管病中西医结合诊疗数据的管理，但是由于各种原因这个项目最后没能推进落实。其中除了资金问题和服务于医生的临床研究团队组建问题，更重要的是临床数据的脱敏和共享问题，“这个比科研经费更让人头疼。”
曹永兵提到，临床数据一定要真实、有效，好多大模型在底层数据输入时没有临床团队的参与，就和真实的科研脱节了。“如果没有数据，空有一堆大模型，就相当于建了很多烂尾楼。”在大量有效的临床研究真实数据之外，另一个难点在于人才，目前已经有一些高校开始探索人工智能和中医药方面的交叉研究。
第一财经了解到，上海中医药大学正在筹备中国首个中医药领域的人工智能研究院，浙江大学的药学学科一直也非常注重用跨学科的技术来推动从基础研究到转化应用到人才培养等整个新药研究体系的建设。
范骁辉告诉记者，真正要把中医药数智化这个事情做成，需要有一批人既懂人工智能方面的技术，又对中医药领域的科学问题相对比较了解，而当下能做到这样跨界的复合型人才是非常缺乏的。
“原来传统上的培养框架和体系跟不上现在的需求，如果人才培养体系不能够很好改革以适应这种需求的话，短期内这个瓶颈还是很难去突破。”范骁辉说，各地的大学也都希望在学科交叉方向上去培养学生，“这既需要中医药行业里面的人自己去努力，也需要国家和各个行业大家一起来努力。”