华为研制开发成功“神农大脑” 中医诊断系统
华为“神农大脑” 中医诊断系统
2024-09-21
华为推出的中医诊断系统，特别是其推出的“神农大脑”大模型，未来对中医
药的发展具有划时代的意义，“神农大脑”具有以下几个独特之处：
一、深度学习与大数据分析的结合
1、模拟中医四诊：
华为通过深度学习和大数据分析技术，成功模拟了中医的望、闻、问、切四诊
过程。这一过程需要丰富的临床经验和深厚的中医理论功底，而华为的 AI 系统能
够基于大量数据进行学习和优化，逐渐掌握中医的精髓。
2、精准辨证施治：
系统能够根据患者的舌象、脉象、症状等信息，进行精准的辨证施治。通过不
断的学习和调整，系统能够准确地识别各种病症，并给出相应的验方和治疗方案。
这种能力甚至在某些方面超过了经验丰富的中医专家。
二、个性化治疗建议
1、考虑个体差异：
系统不仅提供标准化的治疗方案，还能根据患者的个体差异进行个性化的治疗
建议。这种个性化的治疗建议大大提高了治疗的针对性和有效性。
2、智能化服务：
华为的中医 AI 诊疗系统像一位拥有 5000 年中医药知识的“大师”，能够提供
智能化的中医服务。它能够通过大数据分析，帮助医生更准确地诊断疾病，为患者
提供个性化的治疗方案。
三、自我学习和进化能力
1、持续学习：
华为的中医 AI 诊疗系统具备自我学习和进化的能力。随着更多的临床数据被
纳入系统，它的诊断水平和治疗能力也会不断提升。这意味着，随着时间的推移，
这个系统有望成为中医领域的“超级医生”。而我们人类则可能难以达到“饱览全
书”的这个程度。
2、知识图谱更新：
华为的中医 AI 诊疗系统整合了中医药知识图谱，并加入了《黄帝内经》、《本
草纲目》、《伤寒杂病论》等数万份中医典籍、方剂、病例文本数据。这些数据的
不断更新和扩展，为系统的学习和进化提供了坚实的基础。
四、高效诊疗
1、快速诊断：
华为的中医 AI 诊疗系统能够在极短的时间内完成诊断过程，例如有报道称其
能在 10 秒内完成诊断并开具药方。这种高效的诊疗方式大大提高了医疗服务的效
率。
2、提升患者体验：
通过减少患者等待时间和提供个性化的治疗方案，系统能够显著提升患者的就
医体验。
五、传承与创新并重
1、数字化传承：华为推出的“神农大脑”大模型集成了中医药知识图谱，整
合了《黄帝内经》、《本草纲目》、《伤寒杂病论》等数万份中医典籍、方剂、病例文
本数据。通过深度学习技术，系统能够形成对中医药知识的深刻理解。华为利用现
代科技手段对中医文化进行数字化处理和智能化展示，有助于中医文化的传承和弘
扬。
2、创新发展：
在保持中医传统特色的基础上，华为通过技术创新推动中医文化的创新发展。
利用大数据分析技术，系统能够分析患者的症状、舌象、脉象等信息，辅助医生进
行更准确的疾病诊断。这种技术使得中医诊断更加客观和科学。例如，“神农大脑”
工程实现了中医四诊合一、辨证施治的智能化，为中医现代化和国际化提供了新的
可能。
⑴人工智能算法
个性化治疗：系统能够根据患者的具体情况，通过人工智能算法推荐个性化的
中药方剂和治疗方案。这种智能化的推荐不仅提高了治疗效果，还使得治疗更加便
捷和精准。
效果评估与反馈：“神农大脑”还能够对患者的治疗效果进行评估，并提供相
应的建议和指导。通过持续的数据收集和分析，系统能够不断优化自身的诊断和治
疗能力。
⑵远程医疗与 5G 技术
实时传输：依托 5G 网络，华为中医诊断系统能够将中医诊断的望诊、问诊、
闻诊、切诊等四诊转化为智能化的信息采集，并将采集到的舌象、面象、脉象、经
络等信息实时传到医院进行分析与处理。这种实时传输的能力大大提高了诊疗的便
捷性和准确性。
远程诊疗：利用仿真脉诊臂等设备，医生能够远程为患者提供准确便捷的中医
诊断检测服务。这种远程诊疗模式打破了地域限制，使得更多患者能够享受到优质
的中医服务。
⑶ 智能化设备与平台
智能药柜：与平安好医生等合作，华为中医诊断系统可以接入智能药柜。病人
通过智能问诊功能，结合检查设备，即可得到初步诊断，并可在智能药柜中取药。
这种智能化的设备大大提高了诊疗效率和患者体验。
云端储存与分析：系统可将每一个病人的病症及中医检测信息发送到云端储存
并做智能分析，辅助医生给出更加精准的诊断结果。这种云端储存与分析的能力使
得数据得以充分利用，并有助于提升整个中医行业的诊疗水平。
综上所述，华为的中医诊断系统以其深度学习与大数据分析的结合、个性化治
疗建议、自我学习和进化能力、高效诊疗以及传承与创新并重的独特之处，在中医
领域展现出了巨大的潜力和价值。
下面，我们来聊聊华为研发的中医 AI 诊疗系统，看看它到底有多牛。
首先，我们得明白中医诊疗的复杂性。中医讲究望、闻、问、切四诊合参，需
要医生有丰富的临床经验和深厚的中医理论功底。而华为的中医 AI 诊疗系统，通
过深度学习和大数据分析，成功模拟了这一过程。它能够根据患者的舌象、脉象、
症状等信息，进行精准的辨证施治，甚至在某些方面超过了经验丰富的中医专家。
那么，这个系统是如何做到的呢？华为的研发团队利用大量的中医临床数据和
经典医案，对 AI 进行了训练和优化。通过不断的学习和调整，系统逐渐掌握了中
医的精髓，能够准确地识别各种病症，并给出相应的验方和治疗方案。同时，系统
还能根据患者的个体差异，进行个性化的治疗建议，大大提高了治疗的针对性和有
效性。
一、数字化的名中医，为基层“小中医”插上翅膀
将手臂平放在设备凹槽中，手心向上，“中医”的“三指”慢慢移过来按住寸
口脉，力道由轻到重根据脉象不断调整，不到两分钟，更换一侧手臂继续“把脉”，
再配合“查看”舌像、“问诊”，很快，一份详细的“诊断报告”和生活建议就出
现在眼前。这些检查，并非如想象中出自一位德高望重的中医大家，而是由桌上这
台小小的智能脉诊仪和平板电脑般大小的智能舌面诊仪，加上部署在云端的智能辅
助诊疗系统完成的。
“人工智能+中医药”能发挥的作用超乎想象，还有很多令人意想不到的应用场
景。
在南京中医药大学，记者见到了一个看似十分普通的操作床，殊不知，操作床
一侧配置的“机械臂”就相当于一位经验老到的“中医理疗师”。这款由南京中医
药大学人工智能与信息技术学院研发的中医智能刮痧机器人，运用多模态融合、多
标签学习、多传感器协同感知计算等前沿技术，实现了全流程闭环刮痧保健服务。
不仅可以先通过智能面诊判断体质，确定需要刮痧的经络腧穴精准定位，多传感器
实时感知刮痧参数进行动态优化刮痧方案。机械臂更换后，还可以满足针灸、推拿
的需求。
“这种医疗设备后续如果可以转化成功，广泛应用到医疗、康复、养生、美容
等机构，能带来很大的经济效益。”该学院副院长（主持行政工作）周作建教授介
绍。多年来，学校围绕名老中医经验传承进行了多个国家重点研发计划、国家自然
科学基金等项目攻关，解决了一系列包括名老中医数据采集、整理、分析、挖掘和
展示等技术难点，并与多家中医药科技型企业签署全面战略合作协议，南京大经中
医药信息技术有限公司（以下简称“大经中医”）就是其中一家，双方共同研发的
不少成果已经进入市场应用。
早在 2021 年，大经中医作为承建方，帮助南京市江宁区搭建了智慧中医云平台，
临床智能辅助诊疗系统让江宁全区 23 个社区卫生服务中心、176 个社区卫生服务站
都有了名老中医当“靠山”，“小中医”也能开出饱含数百位名老中医经验的“好
处方”，让患者感受“大专家”的疗效。
“人脑记忆知识的能力是有限的，利用人工智能辅助诊断，相当于为每一位医
生配上数百位名中医的‘大脑’，不仅能为患者提供更有针对性的治疗和方药，也
能避免误诊漏诊。”周作建说。
早在 2019 年，《关于促进中医药传承创新发展的意见》中就提到鼓励开发中医
智能辅助诊疗系统。而随着《“十四五”中医药发展规划》等文件提出“基本实现
县办中医医疗机构全覆盖；力争实现全部社区卫生服务中心和乡镇卫生院设置中医
馆、配备中医医师，100%的社区卫生服务站和 80%以上的村卫生室能够提供中医药
服务”，对基层医疗机构提供中医药服务能力提出了更高的要求。可想而知，中医
药的应用场景正不断增多，智能辅助诊疗大有可为。
基层医疗机构是维护百姓健康的最前线，一个稍显窘迫的现实是基层中医人才
资源相对薄弱、培养周期又相当长。中医馆虽红红火火建设起来，但里面坐诊的中
医能不能开出好处方？人工智能介入或许是能够解决这样窘迫的“良方”。
二、将经验医学变为通用数据，这条路并无捷径可走
中医讲究辨证论治，流派众多，不同的医生也有着不同的经验方法，抵达疗效
的途径远不止一种。显然，对于中医这样的“经验医学”而言，挖掘名老中医经验
是一个相当具有难度的事情。
“不同名老中医诊疗认知存在差异，从临床诊疗过程数据化到智能化，确实相
当困难。”但周作建十分乐观，中医大家们的经验万变不离其宗，都是基于中医理
论体系和中医思维模式下建立的，数据背后隐藏着共性规律，通过大数据、人工智
能等技术，恰恰可以挖掘其规律，将专家个性化的经验转化为通用的模式。
“就像导航软件一样，抵达目的地的路不止一条，我们挖掘名老中医的经验，
并不是要把不同医生的个性化的诊疗思路融为一体，而是做集纳和整理的工作，为
临床辅助诊断提供诸多路径选择。”大经中医创始人、董事长李文友告诉记者，中
医数字化在数据的纬度要做“标准化”，而在推荐诊疗方案的算法纬度则要保留
“个性化”。比如针对胃口不佳的症状，有的医生却将此称为“纳呆”，这就会在
系统中出现误差，标准化能让系统变得简洁，也更利于机器学习。临床辅助诊断系
统也并不会为医生提供“唯一的解”，而是根据不同名中医的经验，形成不同的方
案供医生选择，强调“辅助”作用。
在专家看来，相较于将名老中医经验数字化，如何获得高质量的临床诊疗数据
反而是更具挑战性的工作。
人工智能的概念早在 1956 年被提出，1977 年，中国科学院自动化研究所就基
于名医大家关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个中医肝病诊治专家系统。但
限于当时计算机软硬件条件和信息技术的发展水平，中医专家系统的研制、开发及
临床应用未能很好地继续下去。
“如今，计算机软硬件条件已经得到大幅跃升，算力得到了极大提高，但中医
数字化仍面临不小的挑战。”周作建提到，中医药数字化标准不健全、高证据名老
中医诊疗数据采集不佳、名老中医经验的隐性知识挖掘方法不成熟等都限制了中医
数字化的发展进程。
李文友也提出相似的困惑，目前我国中医系统的电子病历是按照西医的病历结
构开发的，导致很多病历质量并不高、针对性不强。为了解决这一难题，在开发过
程中，团队不得不下很多“苦功夫”。在总结一个老中医经验时，开发人员往往要
跟诊一段时间后，专门针对这位中医设计电子病历来更好地记录其临床数据，保障
收集到高质量数据，之后再做数据挖掘和学习。这条路，并无捷径，只能靠时间和
精力来打磨。
三、不断更新迭代，数字化中医药仍有广阔天地
“名老中医经验传承工作目前主要分为两个大类，一方面是学术思想传承，一
方面是临床经验传承。”周作建告诉记者，早期学校开展的研究多是对名老中医医
案文本进行处理，利用人工智能进行数据采集、使用，再进一步优化，未来还将考
虑如何用视频、图片甚至名老中医本人等多模态的样本来做数据挖掘对象。“再下
一步，我们将从有感向无感迭代，无需再坐在设备前进行图像采集和识别，甚至可
以从患者走进诊室开始，就通过智能终端实现连续无感采集，达到望诊的效果。”
同时，南京中医药大学与大经中医也正在合作开发“岐黄问道·中医大模型”。
众所周知，大模型是指利用海量数据，通过先进的算法和技术，训练得到的具有强
大预测和决策能力的模型。通俗来讲，就是通过巨大数据和深度学习，使机器能产
生类似人类的智能。中医大模型是在此前诸多中医数字化应用之上，一个更为通用
的模型。大模型基于中医知识图谱数据、中医古籍数据、中医临床数据等真实数据
进行训练和微调，不仅可以为临床诊疗提供医疗大模型，还可以为中医养生机构、
个人用户提供养生大模型。
可以想见，在不久的将来，随着中医药垂直领域大模型的出现和更广泛应用，
名老中医经验传承、中医药数字化将迎来更不同的面貌。
在李文友看来，名老中医经验传承已经越过国家鼓励、行业认可的“两道关
卡”，接下来最重要的课题就是让患者认可。“人工智能毕竟是新兴事物，很多人
对其认知还有局限性，实际上训练人工智能就如同培养孩子，需要在方向正确的情
况下保持持续性投入。”他也坦言，由于行业还在发展中，也希望得到更多的包容。
“应用是中医数字化成果的‘生命线’。希望从政策端能不断发力，助推中医
数字化成果广泛应用。”周作建提到，从医院电子病历系统应用水平分级评价来看，
智能医疗决策支持是通过 6 级病历的必要条件，但中医电子病历目前仍没有这种要
求，中医医院不应用，就得不到大量验证和数据，长此以往形成恶性循环。他表示，
希望更多名老中医解放思想，充分激活数据要素潜能，共享脱敏数据，让更多团队
基于这些数据做更多开发应用。
值得一提的是，华为的中医 AI 诊疗系统还具备自我学习和进化的能力。随着
更多的临床数据被纳入系统，它的诊断水平和治疗能力也会不断提升。这意味着，
随着时间的推移，这个系统有望成为中医领域的“超级医生”，为更多的患者提供
高质量的医疗服务。
当然，也有人会对中医 AI 诊疗系统的准确性表示担忧。毕竟，中医理论博大
精深，很多内容难以用现代科学来解释。然而，正是这种复杂性，使得 AI 在中医
领域有着广阔的应用前景。通过 AI 的帮助，我们可以更深入地挖掘中医的潜力，
将其与现代医学相结合，为人类健康事业做出更大的贡献。
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