中新社北京3月11日电(赵业蛟、张玉环)“当前，规模化中医模式建设呈现‘多点盛行’的趋势，但也存在‘小规模分散’的困难。”全国人大副委员、浙江省中医药文化研究所所长黄文秀在第二次全国代表大会期间接受中新社专访时表示。当前中医人工智能建设正在逐步推进，需要加强资源整合，加快创建大规模中医模型，更好实现“智慧数字中医”的发展目标。
在中医药人工智能领域，高校与企业联合开发已有不少成果。但黄文秀调查后发现，这些结果并不普遍。盟友分散，面临的挑战交织在一起。
图为代表人物黄文秀。照片由受访者提供。
首先是数据资源的“分布”和“混乱”。 “古籍、病案、科研成果等各类中医药数据，长期分散在医疗机构、大学、企业之间，数据结构较差、标准不一致，机构间缺乏共享机制。”黄文秀坦言，高质量的临床数据集中在三级医院，由于法律和隐私限制，难以共享。辨证分型、开方是否合适，都依赖于经验丰富的中医医生，费用昂贵且不一致。
同时，黄文秀指出，中医理论强调整体观、辨证施治。综合症和动态个体化。然而，现有的大规模通用模型主要基于通用语料库和现代医学数据。他们对中医术语、处方逻辑和临床思维的理解较差，缺乏可计算的中医知识图谱和可解释的推理能力。许多模型停留在“经验模拟”层面，难以真正支持临床辅助决策等专业应用。
研发与应用脱节，成果难以转化为现实。黄文秀先生是我们发现，虽然模式研发的大型中医药项目进展迅速，但应用转化明显滞后。大部分成果集中于模型构建和实验验证，在临床、教育、工业领域实际落地的比例不高。
对此，黄文秀建议数据资源整合是重要的一步。提出统筹高校、科研院所、医疗机构和企业资源，整合临床、科研、教育数据，建设结构化、标准化、高质量的数据库。同时，完善数据验证和共享机制，考虑私有计算和“数据永不离域”的训练模型，建立定期更新制度。
一旦数据基础设施到位，还需要打造一个“读懂中医”的模型。
建议加快制定中医术语、证候、方剂编码相关标准，建立权威评价体系和统一应用指标，支持构建本土中医知识表示系统和可解释推理架构，发展“慢思维+快推理”混合模式。黄文秀说：“我们将通过‘推理’智能模型，系统提升辨证论治、方剂得当等专业能力，让模型真正适应中医思维。”
需要竞赛和机制来打开结果变化的链条。黄文秀提出，加快中医药试点大型模型示范基地和验证平台建设，构建研发检测、临床验证、应用评价的标准化环境。建立“研发-应用-反馈-改进”闭环机制，以临床决策支持、教育培训、产业服务为重点开展规模化应用试点，形成可复制、可推广的转化路径。
“中医伟大典范的建设不能单独完成，必须共同推进r。”黄文秀希望，通过加强资源整合和系统化部署，“智慧数字中医”能够真正推动高质量发展和健康中国建设。(完)
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