AI时代下中医经方体系的发展方向

临床决策：从个体经验到群体智慧的认知跃迁

目前，社会上已经存在几种经方智能辅助系统，在给予正确的四诊信息之后，系统可通过实时分析患者症候学信息、舌脉数据、代谢组学特征和环境因素，动态调整经方配伍比例，完成方剂推荐、剂量参考等功能。但是，这些系统仍然存在不精确、个体化不足的弊端。

深度学习模型（特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习），其最重要的技术特点是具有自动提取特征的能力。它在总结事物规律方面的优势是个体难以匹敌的，比如可以在短时间内对10万例经方医案进行挖掘，揭示出时空因素对疗效的影响；可以通过对药理、基因及症候学的整合，对某种药物如黄连辨治慢性胃炎的用量波动区间进行分析，实现“时空—人种—体重-最佳药物剂量”关系的确立。这种精准化改良有助于提升临床有效率，推动个体化诊疗向精准医学进化。

在复杂病症的诊疗前线，AI系统展现出超越人类认知的关联发现能力，可以更好地总结规律与提供治疗切入点，极大地缩短了人们将信息提取成知识的时间。天津、成都的一些研究团队通过分析病毒性肺炎经方治疗数据，发现麻杏石甘汤中麻黄与石膏的比例与患者白细胞介素-6（IL-6）等炎性因子水平存在非线性关系，这种跨维度的关联洞察为经方现代化研究开辟新路径。

深度学习带来的知识涌现现象，正在催生新的理论生长点。AI实验室训练的中医大模型，可以在无监督学习中自发形成六经辨证与免疫调控网络的对应关系框架。这种机器智能的自主知识发现，提示着中医理论体系存在尚未被人类认知的结构性规律。

知识传承：从师徒授受到智能涌现的范式突破

基于虚拟现实技术（VR）和增强现实技术（AR）的经方传承系统，将帮助经方学习迎来全新化局面。学生可以通过AR眼镜观察虚拟名医的望诊过程，系统实时解析医家思维路径。AI还能模拟名医不同病程阶段的诊疗决策，使经方运用的动态思维过程可视化、可交互。

在智能时代的知识生产体系中，人机协同正在重塑学术研究范式。北京中医药大学团队的《经方现代应用的临床与基础研究》揭示了经方症候学的重要特征，并探究了现代医学、中医经方、AI三者结合实现医学一体化的可能性。这种方式通过人机互动学习、反馈，不断促进人工智能在医学领域的发展与成长。这种融合人类临床智慧与机器计算力的研究模式，标志着中医学术创新进入人机共生新纪元。

【来源：中国中医药网，作者：翟惠奇 广州中医药大学】