本文系深潜医疗第172篇原创作品
2015年，人工智能逐渐出现在医疗领域。熟悉的人都知道这一轮的医疗AI主要集中在医疗影像领域，背后的原因是2012年深度卷积神经网络技术的突破，到2015年第一批毕业生逐渐走向市场，直接推动了医疗AI的第一轮发展。
望闻问切，是中医诊断的重要诊断抓手，伴随着医疗影像人工智能的发展，市面上也出现一些中医AI。不过，相比较西医病灶学中可以批量产生标准的影像，中医AI能够用于训练和测试AI算法的临床和非临床数据较为有限，影响了中医AI的准确性和一致性。
如果从科研角度都难以攻克中医影像AI的难题，资本和人才自然不太愿意参与到其中，这些都是中医AI发展缓慢的主要原因之一。
相比较有众多诊断工具的西医来说，中医更依赖经验，这也意味着中医的经验更加容易形成文本数据。认知AI时代，人工智能对于多维数据的分析能力，在大模型的帮助下，已经实现了突破，这也为中医AI发展夯实了基础。
逐渐兴起的中医大模型
通过整合和分析患者的临床记录、基因数据、生命体征监测等多源数据，大数据可以在医疗领域发挥重大作用，为患者提供个性化的诊断和治疗方案。特别在精准医疗中，针对患者的基因变异，制定个性化的治疗方案，提高治疗的准确性和效果。
森亿智能是医疗大数据应用的代表企业。成立于2017年的森亿智能，基于多维临床数据，采用医学自然语言处理、医学数据处理、医学数据挖掘与机器学习技术，森亿智能打破传统HIT产品固有框架，在智慧医院建设和医院信息化标准建设提供了支持。天眼查数据显示，森亿智能成立以来已经完成了8轮融资，总额超过10亿元人民币。
医疗数据的分析和应用，无论在临床上，还是在资本市场都得到了认可。大模型时代，中医AI的触手正在向这一领域延伸。
医疗和大模型已经成为众多科技巨头手中的主要部门，其中京东健康、阿里健康更是已经成功登陆港交所，开始反哺母公司。不过，在这个领域，百度也是深耕已久。2018年百度世界大会上，李彦忠展示了基于百度AI能力开发的AI眼底筛查一体机。不过，百度的布局并未到此停止。
2023年，如果说国产大模型声量最高的，无疑是百度的文心一言。基于文心一言，百度健康的生态布局也在快速扩张。
△灵医Bot
2023年7月20日，百度健康旗下的“灵医智惠”与固生堂联合举办了中医大模型战略合作启动仪式。此前，基于文心大模型，百度灵医Bot已经可面向医生、患者等群体升级迭代文档理解、病历理解、医疗问答等三大产品服务，不过产品主要是西医医院。未来依托固生堂在中医领域的积累，两方将携手在中医病历生成、智能导诊、预问诊、知识问答等多细分场景落地。
7月24日，大经中医发布了岐黄问道·大模型。大经中医创始人、CEO李文友在发布会上，分别通过现场实测和录屏演示两种形式，演示了岐黄问道的三款中医大模型。该产品已经可以可以根据用户提供的疾病、症状、体征信息，给出辨证诊断结果和中药处方治疗方案。
△灵医Bot
此前，依托于决策树的算法，基于患者的主诉信息，同样可以解决一些简单的诊断和预测。不过，大模型时代，可以处理更复杂的数据模式和关系，这也是中医AI接连出现的主要原因。
这些将困扰很多公司，无论是大公司还是小公司，都需要考量投入产出比。如果研发出来的产品，无法保证实用性和合法性，都将是灾难性的打击。
客观环境正在优化
临床决策系统（CDSS）是典型的决策树产品，基于患者的临床数据，CDSS可以综合考虑诊断、治疗、药物副作用等因素，为医生和患者提供个性化的治疗建议。总的来说，大模型可以看作是一种通用的深度学习模型，而决策树则是一种简单的机器学习算法。
从产品形态上看，在尚未大规模应用之前，很难分辨是采用了大模型又或者是决策树算法，或者是两者的结合。不过，对于中医大模型来说，产品的研发依然是存在一些挑战的。
相较传统人工智能算法，大数据、大算法和大算力是大模型的基础，因此中医AI的研发需要大量的数据和算法支持，以便进行数据分析和处理。这需要投入大量的资金和人力资源，同时也需要保证数据的安全性和隐私性。
中医大模型的研究和应用需要遵循一定的标准化和规范化，以确保模型的可比性和可重复性。但是目前中医大模型的研发和应用还处于初级阶段，缺乏统一的标准和规范，这增加了中医大模型的研究和商业化应用的难度。
此外，中医大模型需要与现有的医疗体系进行融合，以便更好地服务于医生和患者。但是目前中医大模型的研究和应用还处于较为独立的阶段，与现有医疗体系的融合还需要进一步探索和实践。
中医AI的发展需要解决投入、商业化思维、法律法规和数据等方面的限制，需要相关部门、企业和研究机构的共同努力。
中医AI领域，仍然需要兼具技术能力和中医经验积累的机构。比如，上文提到的百度健康是不具备中医知识的，因此需要拉上固生堂合作。研发人员不具备中医和人工智能的交叉能力，这也将大大提高研发过程中的沟通难度，若是有一方稍稍卸力，这个合作可能半道就凉了。
大经中医技术负责人王祺表示，“岐黄问道·大模型”的训练过程和技术路径，通过四层递进的训练方式，从预训练到监督微调，再从奖励模型到强化学习，目前第一、第二层的工作已经完成，主要精力放在第三、第四层的奖励模型和强化学习上，通过不断迭代和专家评估，提升AI回复的准确性。
可以说，大经中医是中医领域的新势力，不过公司成立不久，尽管完成了4轮融资，但融资总额并不高。在岐黄问道的研发过程中，无论是数据获取、数据标注，又或者是算法工程师和中医顾问的招聘，又或者是产品认证，都需要花费大量的资金。在高投入的医疗AI领域，大经中医的资金能否支撑多久呢？当前的大经中医最需要的是资本市场的支持。
△融资史
因为中医AI领域研发难度更高，所以过程中企业担任的角色也更多。中医大模型的商业化途径有很多，需要根据具体情况进行选择和开发。同时，也需要持续投入研发，探索更多潜在的商业机会和应用场景。
在商业化的过程中，有些企业可以作为技术提供方，通过销售技术获得收益。例如，可以与医药企业合作，利用中医大模型辅助药物研发和药物筛选等；也可以通过销售产品获得收益，比如开发中医诊断辅助系统、中医辨证系统等。
像大经中医这样的研发销售一体的企业，通过为用户提供中医大模型的分析结果获得收益。例如，可以为用户提供中医健康状态评估、中医辨证等服务。
预计到2030年，中医诊疗服务提供商的门诊人次将占我国医疗健康服务行业总诊疗人次的20%左右。相比较西医医院，中医医院数量无疑是十分渺小的。不过，也能容得下中医大模型。
作为中国的传统文化，中医在日常生活中随处可见，未来中医大模型服务能否大规模落地呢？我们相信是可以的，不过需要行业从业者先踏碎道路上的荆棘。
