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2025年6月20-22日 | 深圳會展中心

June 20-22 2025 | SHENZHEN ICEC

如何讓基層中醫藥診療服務又快又好?

如何讓基層中醫藥診療服務又快又好?由全國名中醫黃煌團隊研發的診療系統給出了答案——

“經方+AI”打造基層診療最強“輔助”

  家住廣東深圳龍田的張女士近日飽受胃脹氣的困擾,她就近來到深圳龍田社康中心就診。正巧社康中心已經開始使用“黃煌經方AI輔助診療系統”,接診醫生通過該系統快速完成辨證分析,結合張女士的情況,在1分鐘內就智能推薦了“半夏厚樸湯”加減方案。經過一周的調理,張女士胃脹氣的癥狀明顯好轉,她由衷地感嘆:“沒想到在診療系統的輔助下,社康中心看病又快又好。”

  近日,全國名中醫、南京中醫藥大學國際經方學院黃煌教授經方傳承工作室團隊與脈景(杭州)健康管理有限公司正式發布了“黃煌經方AI輔助診療系統”。這一診療系統能夠模仿黃煌的處方思路,為患者“把脈”“問診”并開具處方。張女士的經歷,正是“黃煌經方AI輔助診療系統”在基層醫療場景中的應用實踐。

  插上AI的“翅膀”,讓診療更高效

  普通患者能通過這個系統獲得什么新體驗?黃煌用三句話進行總結:“找對證、用準方、少折騰。”

  “黃煌經方AI輔助診療系統”依托30萬例真實醫案大數據與前沿人工智能技術打造,涵蓋9000種癥狀、40000種疾病、1800味中藥及10萬條診療規則。通過大語言模型與知識圖譜融合技術,將“方人相應”辨證體系轉化為可視化、標準化的診療流程。

  黃煌說:“為了能讓用藥更加精準,我們在‘方證相應’的基礎上構建起‘方-病-人’三位一體的診療模式,以《傷寒論》《金匱要略》經方為基準,以數千年中華民族的人用經驗為臨床用藥依據,兼容現代醫學診斷與古病名,拓展經方在現代臨床的適用邊界,通過體質特征、心理狀態等構建‘方人畫像’,確保用藥安全。”

  據脈景(杭州)健康管理有限公司有關負責人介紹:“我們用結構化思維解構‘方證對應’,將黃煌教授50年臨證經驗轉化為可計算、可迭代的數字規則,提升系統處方推薦準確率。”該系統采用自主研發的雙引擎架構。一方面,深度學習黃煌教授診療經驗,模擬專家臨床思維過程;另一方面,基于大數據的智能檢索引擎,根據醫生輸入的關鍵詞、癥狀組合等信息,快速從數據庫中匹配相關醫案、方劑及研究成果,輔助醫生拓寬診療思路。

  AI系統通過自然語言處理(NLP)技術,將古文經典轉化為結構化知識圖譜,精準提取癥狀、病理與方劑關聯,讓千年經方“活”起來。系統深度整合《黃煌經方使用手冊》《經方方證》《各科經方》等黃煌學術專著中的臨床經驗,構建“辨病+辨體質”雙診療模式,動態匹配患者體質特征與疾病類型,實現“有是證,用是方”的精準治療。

  “黃煌經方AI輔助診療系統”融合了多模態數據處理與深度學習技術。其中,智能舌面診可以通過卷積神經網絡(CNN)與目標檢測技術,自動識別舌苔、舌質及面部特征,精準捕捉濕氣、熱毒等病理信號。動態問診引導能夠基于病種生成個性化問診單,結合癥狀動態調整問診路徑,提升數據采集效率。混合專家模型將機器學習與名醫經驗結合,實現“數據驅動+專家直覺”雙重決策,推薦方案涵蓋經典方劑500余種,并支持加減配伍與合方建議。同時,通過龐大的“中醫知識圖譜”實現高效檢索與動態推理。當醫生輸入患者癥狀時,系統能在1分鐘內完成多維度分析,并基于“辨病+辨體質”雙模式生成個性化方案,甚至提示“禁用依據”與安全注意事項,讓診療過程透明化、精準化。

  落地生根,惠及基層百姓

  2024年7月,國家中醫藥管理局會同國家數據局印發了《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》,提出全力打造“數智中醫藥”。“黃煌經方AI輔助診療系統”正是經方學術思想與現代人工智能技術深度融合的創新產物。

  該系統試點數據顯示,系統使診療效率提升30%~40%,臨床療效改善率達85%以上。此外,系統覆蓋21個科室、230種疾病,配備“辨證雷達”“藥物警戒提示”等工具,不僅縮短了診療時間,更通過“辨證雷達”實時評估處方信心,幫助醫生規避因經驗不足導致的誤判,成為基層醫生的“臨證指南”。此外,診療系統的推出,還打破了傳統經方學習的壁壘,通過AI輔助診斷、經典醫案解析、在線培訓模塊等功能,為基層醫生提供全天候“數字導師”。

  值得關注的是,系統內置多語種版本,已與部分國外醫療機構達成合作,為中醫藥國際化提供數字化載體。此外,系統也將更多地運用到中醫專業教學中,通過實境模擬提升學生臨床開方能力。黃煌說:“AI不是替代者,而是經方知識的解碼器,讓青年醫師跨越經驗壁壘。”

  “經方惠民是我一生的愿望。”黃煌表示,期待這套系統能讓優質中醫服務惠及更多民眾,讓更多的基層中醫掌握經方的應用技能,讓中醫學智慧為人類衛生保健事業做出應有的貢獻,讓經方這個千古相傳的中華瑰寶更加閃耀。未來,黃煌經方AI診療輔助系統研究團隊將持續優化系統算法,擴展病種覆蓋,并通過學術交流與培訓活動,培養更多的基層中醫臨床人才。

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