涵蓋近12萬首方！古醫新生，垂類大模型開啟中醫AI新范式，建立在統一規范之上的智能化|上海AI+醫療①

涵蓋8980種中藥、近12萬首方……在算法與代碼的時代，上海中醫藥大學、龍華醫院、上海人工智能實驗室、上海理想信息產業（集團）有限公司等正在為中醫量身打造一個深耕中醫的垂類大模型，目前已成為上海市醫療大模型應用檢測驗證中心首批驗證單位。

“我們每一個腳印都走得踏實而沉穩。”龍華醫院黨委副書記朱亮不無感慨地說，真正讓這個模型與眾不同的，我們以這個大模型為基礎開發了中醫人工智能應用平臺——方證智云，設計了二十余個應用場景，包括中醫病歷質控智能體、海派膏方助手、藥食同源標準的智能推薦………它們形態各異，有的已經成熟可用，有的還在迭代打磨，但共同點在于：每一個都是為了回應面對臨床一線最真實的需求而生。

從“通用”到“垂類”：一次回歸本質的選擇

在早期的探索中，團隊并非沒有嘗試過直接套用市面上的通用大模型。這些模型博聞強識、反應敏捷，但在面對中醫獨特的語言體系和辨證邏輯時，卻常常顯得力不從心——它們不認得“肝郁氣滯”背后的情緒波瀾，也讀不懂“舌苔厚膩”所暗藏的飲食起居之困。

如何讓中醫智慧在數字時代找到新的表達方式？團隊建立了一個合乎中醫學術本體認知的框架，在此基礎上進行模型的總體設計與構建：

既然中醫講究“因人制宜”，那么為中醫量身打造一個垂類大模型，才是最本分、最能體現中醫真實世界的做法。

這個設想之所以能夠落地，得益于上海中醫藥大學二十余年的中醫藥知識體系的數據建設和積累。大模型建設的研究人員上海中醫藥大學李明介紹：自2006年起，朱邦賢、周強、李明等領銜的中醫方證團隊，將上千種中醫臨床各科骨干文獻建立了中醫專項知識庫群，構建了病證理法方藥相貫的邏輯關系，并以新版中醫國家標準為引導，形成了相關的知識網絡體系。其中包括方劑資源庫近12萬首方；中藥知識庫采集了8980種中藥，包括69817種正異名、處方名等；中醫臨床各科病癥37萬余條知識規則，并調用中醫臨床指南與路徑等規范文件；藥食同源中藥及食療藥膳等7897條……

這些凝結著無數學者心血的數字，不是冰冷的代碼，更是一代代中醫人迭代的智慧結晶。

與此同步，團隊正緊鑼密鼓地開展國家中醫藥管理局標準化項目中醫癥候等相關標準的研究，他們深知：

唯有建立在統一規范之上的智能化，才能真正為臨床所用，為患者造福。

正是有了這份“家底”，龍華醫院的AI探索才有了最堅實的根基。

二十個場景，二十種溫度

“AI相當于一個擁有自主性的、高效問答的智慧海洋”，它能協助臨床醫生在面對病人時迅速找到歷代名家的診斷思路和鑒別診斷的相關線索，能在處理各種疑難雜癥面前提供歷代醫家類似的經驗或案例，為年輕醫生直面歷代名家談醫論道，拓展臨床視野、拓寬鑒別診斷提供極其便捷、功能強大的利器。

朱亮介紹，龍華醫院深耕中醫垂類大模型，正在打磨二十余個智能體，就像各有擅長的助手，解決一類痛點，在堅守中不斷成長。

在醫生辦公室里，風濕科的主治醫師正在書寫病歷。后臺的“中醫病歷質控智能體”如同一位嚴謹而沉默的同事，默默核查著病名、證型、治法是否符合國家標準。它不打斷醫生的思路，只在完成后給出提醒，幫助醫生規避因繁忙或疏忽導致的細節偏差。這個項目，已在首屆全國人工智能比賽中斬獲獎項。

在名老中醫的診室里，“海派膏方助手”安靜地候在一旁。它不是要給醫生“開方子”，而是綜合了張仲景、李東垣等不同學術流派的學驗。當面對一位肺癌術后調理的患者，醫生若想參考溫補學派的經驗，只需輕輕一點，系統便會根據患者的證候特點，提供符合該學派原則的膏方建議。AI負責提供“可能性”，而醫生負責做出“最適合”的抉擇。

與此同時，一套覆蓋全院各科室優勢特色的“智能導醫”系統已默默調試了許久。它的技術已經成熟，通過人機對話便能了解患者基本情況，推薦合適的科室和醫生。

在科研與教學領域，這個模型同樣扮演著“同行者”的角色。面對罕見病或復雜病例，年輕醫生可以借助中醫智能問答系統拓寬思路，彌補知識儲備的不足。在做專病研究時，研究者通過模型快速梳理海量文獻中的癥狀學數據。

而在患者看不見的后臺，還有更多場景在默默運轉——方證大模型輔助下的四診信息融合分析，基于藥食同源標準的智能推薦……

而那個關于二十個場景的理想，也正在一點點變為日常：

當一位年輕醫生在系統幫助下少走了一段彎路，當一份病歷因為后臺的默默守護而多了一分嚴謹——技術便不再是技術，而成了流淌在醫患之間的、無聲的善意。

在理想與現實之間：算力、標準與那一份謹慎

任何新技術的落地，都不會一帆風順。龍華醫院的探索之路，同樣寫滿了權衡與堅持。

最現實的掣肘來自算力。一個能夠支撐全院上千臺電腦同時流暢運行的AI系統，對硬件的需求是驚人的。

面對這一瓶頸，團隊也緊跟科技發展的前沿技術，探索本地微調和部署7B、27B等小參數的大模型，讓模型可以在普通終端運行。

在處理“幻覺”問題上，團隊則展現出中醫人特有的審慎。為了避免AI“一本正經地胡說八道”，在“藥食同源智能推薦”項目中，團隊根據不同人群設計了2套方案，一套針對普通的健康人群，采用GB/T 46939-2025 國家標準，通過答題的方式進行體質辨識，再將確定的體質分型輸入模型進行藥膳推薦。

另外一套方案針對慢病等非健康狀態的人群，可以通過問答交互、上傳病歷、檢查報告、舌象圖片等輸入相關信息，系統通過藥食同源知識庫推薦、現代藥理毒理知識庫過濾、孕婦及慢病等特殊人群宜忌等機制進行層層篩選與把關，最后才給出藥膳建議。這種看似“繞遠路”的做法，實則是對患者健康最大的敬畏。

屏幕之內，是輔助；屏幕之外，是生命

在龍華醫院的理念中，AI的角色被清晰地界定為“高效輔助工具”，而非醫生的替代品。這一原則的確定，并非出于技術能力的保守評估，而是源于對醫學本質的深刻把握。

在多次內部研討中，醫生們分享過這樣的共識：診療過程中的許多關鍵判斷，并非完全依賴化驗單或影像報告。一位老中醫看一眼患者走進診室的步態，聽一句他開口說話的語氣，甚至感受一下他眉頭緊鎖的神態，便能捕捉到機器難以量化的信息——那是數十年臨床經驗沉淀出的“臨床直覺”，是醫患之間無聲的默契，也是醫學中無法被算法編碼的人文關懷。

最終，那個坐在患者對面、握住患者手腕、傾聽患者傾訴的人，依然是醫生。朱亮透露，開出一張方子，調的不僅是氣血，更是人心。這份“心證”的功夫，目前的人工智能尚無法企及。

醫療AI的研發，需要堅持長期主義。在可預見的未來，龍華醫院將繼續深耕中醫垂類大模型的場景應用，完善每一個智能體的細節，讓人工智能真正成為醫生手邊得力的助手——不是冰冷的決策機器，而是溫暖的、可靠的、永遠在線的同行者。