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基于大模型的中医问诊平台研究综述
文章字数：2153
摘要：本文探讨了基于大模型的中医问诊平台的研究与实现，旨在整合中医知识，利用大模型技术为用户提供一个可靠的问诊平台，以解决中医水平参差不齐、提升人民群众对中医的信任度，并推动中医的现代化发展。文章首先概述了人工智能在中医诊疗领域的发展历程。接着，分析了国内外在中医大模型领域的研究进展，特别是仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）和ChatGPT在中医领域的应用。文章还介绍了大模型与中医结合的应用实现，包括症状分析与诊断、方剂推荐以及中医文献支持等功能。
关键词：人工智能；中医问诊平台；大模型
一、人工智能在中医诊疗领域的应用进展
中医药作为中国宝贵的文化遗产，虽然已取得长足发展，但其传统的发展模式已经无法满足发展新质生产力的实践要求[1]。
近年来，人工智能在重要领域的应用受到广泛关注。有研究表明，人工智能在中医领域的研究文献数量呈现出显著增长趋势，在2018年至2023年间，文献发表量从95篇激增至169篇，呈现出显著的年均增长趋势[2]。人工智能技术在中医领域愈发成熟，研究者的热情愈发高涨，人工智能技术在推动中医发展的作用日益突出，为相关研究领域提供了技术支持[3]。
随着人工智能技术的发展各类大模型技术也层出不穷。有的大模型用于文本处理，有的大模型用于图片生成，还有的大模型用于物理研究、化学研究等[4]。就如2024年人工智能成功斩获了两项诺贝尔奖。然而，中医药在满足人民群众的健康需求、推进医药科技创新与发展中的作用仍未有效凸显；尤其是在面向人民生命健康和“双循环”驱动发展的大背景下，中医药发展面临一系列问题亟待解决[5]。
二、人工智能技术在中医诊疗中的演进与实践
（一）人工智能在中医诊疗领域的发展阶段。1.初步应用阶段（20世纪90年代-2010年代初）。在人工智能的早期应用阶段，尽管技术尚不成熟，但中医领域的AI应用已经开始尝试利用计算机模拟中医诊疗过程。这个时期的技术主要集中在知识表示和专家系统的构建上。2.大数据与机器学习阶段（2010年代中期-2020年代初）。进入21世纪中期，人工智能在中医领域的应用进入了一个全新的阶段。这个时期，AI的优势在于能够处理大量的临床数据。通过机器学习技术，AI能够从大量的历史病例数据中提取出潜在的模式，辅助中医专家进行疾病的预测、诊断和个性化治疗方案的推荐。3.深度学习与智能化诊疗阶段（2020年代初-至今）。随着深度学习技术的成熟，人工智能在中医诊疗中的应用进入了更加智能化和个性化的阶段。深度学习的引入，使得AI系统能够处理复杂的非结构化数据，如舌象、脉象等传统中医诊断工具。而通过循环神经网络（RNN）对脉象数据的分析，AI系统能从复杂的脉诊数据中提取出有效的诊疗信息。
（二）学科目前应用情况。人工智能大模型在医药学领域的应用极为广泛，它们正在改变药物开发的过程，通过分析大量数据来预测新药的潜力和副作用，同时在临床试验中帮助筛选合适的患者。
（三）国内外研究进展。1.国内研究进展。仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）作为首个中医领域的大语言模型，基于LLaMA架构，通过为不同诊疗行为设计特定的Prompt模板，提升了模型在处理中医方药数据、诊断推理和思维逻辑方面的能力。特别是在模型训练过程中，结合了丰富的中医古籍内容、名词解释、症状的近义词与反义词、证候、治法等多维度指令，进一步增强了其推理能力。2.国外研究进展。以GPT-4、Claud3.5等为代表的大语言模型在医学实践标准化进程中展现出卓越应用能力。ChatGPT能够通过对大量中医文献、临床病例以及病症描述等数据进行训练，逐步提升其对中医诊疗的理解和推理能力。
（四）大模型与中医结合的应用实现。大模型与中医的结合是一个多学科交叉的研究方向，尤其是随着自然语言处理（NLP）、深度学习和大数据技术的发展，这一领域正在不断推动中医诊疗方法的标准化。基于大模型的中医问诊平台，利用自然语言处理（NLP）技术对中医经典文献、医患对话、病例数据等进行深度学习，从而实现对症状的智能诊断和方剂的自动推荐。核心功能包括：1.症状分析与诊断：模型根据患者描述的症状，结合中医的辨证施治理论进行智能诊断。2.方剂推荐：根据诊断结果，推荐适合的中医方剂，并解释推荐的理由。3.中医文献支持：模型引用、结合中医经典文献为诊断提供理论支撑。
三、结论
随着技术的不断深入，ChatGPT的模型参数已经突破了千亿大关，开始展现出“知识涌现”。人工智能技术逐步进入到生成式人工智能新时代，中医大模型的出现是中医智能化发展的必然趋势。中医大模型通过对海量中医药数据的学习和挖掘，以及对中医专家临床经验的学习和总结，能够辅助医生进行更精准地诊断和治疗，提高诊疗效率和质量。此外，中医大模型集成了自然语言处理和知识图谱等技术，能够自动解析和整理中医药文献、典籍和民间经验等资料，深入挖掘其中的知识和规律，为中医药文化的传承和发展提供数据支持，为中医药科研提供智能化解决方案。
参考文献：
[1]王珍珍,向巴卓玛,赵岩松,等.生成式人工智能赋能中医药新质生产力的发展研究[J].中国医学教育技术,2025,39(02):149-152+157.
[2]苏尤丽,胡宣宇,马世杰,等.人工智能在中医诊疗领域的研究综述[J].计算机工程与应用,2024,60(16):1-18.
[3]张雯婧,孟若冰,姜凝.人工智能赋能中医药事业和产业高质量发展[N].天津日报,2025-03-11(004).
[4]郭福虎.2024年诺贝尔化学奖:计算蛋白质设计与蛋白质结构预测的新时代[J].西北师范大学学报(自然科学版),2024,60(06):119-121.
[5]薛晓娟,刘彩,王益民,等.新时代中医药发展现状与思考[J].中国工程科学,2023,25(05):11-20.
作者单位：新疆大学
关键词：人工智能；中医问诊平台；大模型
一、人工智能在中医诊疗领域的应用进展
中医药作为中国宝贵的文化遗产，虽然已取得长足发展，但其传统的发展模式已经无法满足发展新质生产力的实践要求[1]。
近年来，人工智能在重要领域的应用受到广泛关注。有研究表明，人工智能在中医领域的研究文献数量呈现出显著增长趋势，在2018年至2023年间，文献发表量从95篇激增至169篇，呈现出显著的年均增长趋势[2]。人工智能技术在中医领域愈发成熟，研究者的热情愈发高涨，人工智能技术在推动中医发展的作用日益突出，为相关研究领域提供了技术支持[3]。
随着人工智能技术的发展各类大模型技术也层出不穷。有的大模型用于文本处理，有的大模型用于图片生成，还有的大模型用于物理研究、化学研究等[4]。就如2024年人工智能成功斩获了两项诺贝尔奖。然而，中医药在满足人民群众的健康需求、推进医药科技创新与发展中的作用仍未有效凸显；尤其是在面向人民生命健康和“双循环”驱动发展的大背景下，中医药发展面临一系列问题亟待解决[5]。
二、人工智能技术在中医诊疗中的演进与实践
（一）人工智能在中医诊疗领域的发展阶段。1.初步应用阶段（20世纪90年代-2010年代初）。在人工智能的早期应用阶段，尽管技术尚不成熟，但中医领域的AI应用已经开始尝试利用计算机模拟中医诊疗过程。这个时期的技术主要集中在知识表示和专家系统的构建上。2.大数据与机器学习阶段（2010年代中期-2020年代初）。进入21世纪中期，人工智能在中医领域的应用进入了一个全新的阶段。这个时期，AI的优势在于能够处理大量的临床数据。通过机器学习技术，AI能够从大量的历史病例数据中提取出潜在的模式，辅助中医专家进行疾病的预测、诊断和个性化治疗方案的推荐。3.深度学习与智能化诊疗阶段（2020年代初-至今）。随着深度学习技术的成熟，人工智能在中医诊疗中的应用进入了更加智能化和个性化的阶段。深度学习的引入，使得AI系统能够处理复杂的非结构化数据，如舌象、脉象等传统中医诊断工具。而通过循环神经网络（RNN）对脉象数据的分析，AI系统能从复杂的脉诊数据中提取出有效的诊疗信息。
（二）学科目前应用情况。人工智能大模型在医药学领域的应用极为广泛，它们正在改变药物开发的过程，通过分析大量数据来预测新药的潜力和副作用，同时在临床试验中帮助筛选合适的患者。
（三）国内外研究进展。1.国内研究进展。仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）作为首个中医领域的大语言模型，基于LLaMA架构，通过为不同诊疗行为设计特定的Prompt模板，提升了模型在处理中医方药数据、诊断推理和思维逻辑方面的能力。特别是在模型训练过程中，结合了丰富的中医古籍内容、名词解释、症状的近义词与反义词、证候、治法等多维度指令，进一步增强了其推理能力。2.国外研究进展。以GPT-4、Claud3.5等为代表的大语言模型在医学实践标准化进程中展现出卓越应用能力。ChatGPT能够通过对大量中医文献、临床病例以及病症描述等数据进行训练，逐步提升其对中医诊疗的理解和推理能力。
（四）大模型与中医结合的应用实现。大模型与中医的结合是一个多学科交叉的研究方向，尤其是随着自然语言处理（NLP）、深度学习和大数据技术的发展，这一领域正在不断推动中医诊疗方法的标准化。基于大模型的中医问诊平台，利用自然语言处理（NLP）技术对中医经典文献、医患对话、病例数据等进行深度学习，从而实现对症状的智能诊断和方剂的自动推荐。核心功能包括：1.症状分析与诊断：模型根据患者描述的症状，结合中医的辨证施治理论进行智能诊断。2.方剂推荐：根据诊断结果，推荐适合的中医方剂，并解释推荐的理由。3.中医文献支持：模型引用、结合中医经典文献为诊断提供理论支撑。
三、结论
随着技术的不断深入，ChatGPT的模型参数已经突破了千亿大关，开始展现出“知识涌现”。人工智能技术逐步进入到生成式人工智能新时代，中医大模型的出现是中医智能化发展的必然趋势。中医大模型通过对海量中医药数据的学习和挖掘，以及对中医专家临床经验的学习和总结，能够辅助医生进行更精准地诊断和治疗，提高诊疗效率和质量。此外，中医大模型集成了自然语言处理和知识图谱等技术，能够自动解析和整理中医药文献、典籍和民间经验等资料，深入挖掘其中的知识和规律，为中医药文化的传承和发展提供数据支持，为中医药科研提供智能化解决方案。
参考文献：
[1]王珍珍,向巴卓玛,赵岩松,等.生成式人工智能赋能中医药新质生产力的发展研究[J].中国医学教育技术,2025,39(02):149-152+157.
[2]苏尤丽,胡宣宇,马世杰,等.人工智能在中医诊疗领域的研究综述[J].计算机工程与应用,2024,60(16):1-18.
[3]张雯婧,孟若冰,姜凝.人工智能赋能中医药事业和产业高质量发展[N].天津日报,2025-03-11(004).
[4]郭福虎.2024年诺贝尔化学奖:计算蛋白质设计与蛋白质结构预测的新时代[J].西北师范大学学报(自然科学版),2024,60(06):119-121.
[5]薛晓娟,刘彩,王益民,等.新时代中医药发展现状与思考[J].中国工程科学,2023,25(05):11-20.
作者单位：新疆大学