数智化赋能新时代中医药高质量发展

我校陈士林院士于2026年9月9日在《中国中医药报》发表专家解读文章《数智化赋能新时代中医药高质量发展》。

近日印发的《中医药振兴发展“十五五”规划》在重点任务中提出“加速中医药数智化赋能与标准化建设”，并将“强化中医药数智化赋能”作为重点举措进行谋划。对此，中国工程院院士、成都中医药大学教授陈士林表示，将数智化赋能上升至中医药振兴的战略高度，是顺应数智经济的大趋势、实现中医药高水平科技自立自强的关键布局。

在陈士林看来，这项举措将破解传承断层，把名老中医“隐性”诊疗经验转化为可复用数字资产，避免“人亡艺失”；将推动优质中医资源下沉，依靠AI（人工智能）辅助诊疗缩小城乡医疗差距，实现服务均等化；将革新产业研发模式，缩短中药新药研发周期，催生智能诊疗、数字中药等新赛道；将推动行业治理转向数据驱动，实现全产业链精准监管。陈士林认为，最终将实现以数智化打通医疗、科研、产业、治理壁垒，守住数据安全与传统知识主权，建成完整中医药数字化生态，输出自主知识产权的传统医药数智标准。

立足中医药特色，构建自主可控的数智基础设施

《规划》提出“推动构建自主可控的中医药数字基础设施”。陈士林表示，自主可控中医药数智基础设施是适配中医药全链条、我国自主主导、掌握核心技术与数据主权的专属数字新基建底座，包含分级算力与边缘计算平台、自主中医标准与全流程安全体系、自研中医大模型与知识图谱等技术引擎，覆盖医疗、科研、产业全场景，可摆脱通用数字化体系路径依赖。

陈士林认为，自主可控应具备四项核心特征。一是核心技术全链条自主。包括中医语义算法、行业大模型、智能四诊、药材鉴定等关键软硬件全部自研，不依赖海外体系，规避技术“卡脖子”、核心种质与临床涉密数据外泄风险。二是完整掌握数据主权。即临床、名医经验、中药材种质等核心数据所有权、管理权、使用权归国内机构，落实分级分类管控、隐私计算防护，做到核心数据不出境、敏感数据不外流。三是行业标准自主定义。那就要立足中医证候、经络等独有理论搭建专属术语、采集、接口与模型评价规范，不照搬西医或海外医疗标准，牢牢掌握中医药数字化标准话语权。四是统筹发展与安全。这就要求配套全流程安全防护、隐私保护、伦理审查机制，守住患者隐私与行业数据安全底线。

同时，陈士林特别提出，自主可控不代表封闭，平台预留标准化接口，支持各级机构互联互通，鼓励产学研协同创新。

中医药数智基础设施要如何来布局，陈士林也有思考：“可采用‘国家级枢纽、区域节点、机构边缘节点’三级统筹架构。”他表示，首先，国家级枢纽统筹顶层设计，统一行业数据与技术标准，搭建国家级知识资源库、公共算力调度平台、跨区域可信数据空间。其次，布局省市级区域节点，承接国家标准，汇聚属地数据，依托联邦学习、隐私计算实现“数据不出院、模型云服务”，打消机构共享顾虑。最后，医院、基层中医馆部署轻量化边缘一体机，支持离线辨证、方药推荐，改造门槛低、落地便捷。联动中医药高校、科研院所、头部药企搭建创新平台，攻关多模态中医大模型、可解释AI、国产化智能检测设备等核心技术，夯实技术底座。

完善基础制度建设，让中医药数据“流动”起来

对于为什么《规划》要强调“完善数据分级分类保护，推动在中医药领域实施数据产权等数据基础制度，促进中医药数据安全合规高效流通利用”，陈士林表示，完善相关制度是破解行业“不敢共享、数据沉睡”的核心前提。这是因为，一方面中医药数据包含患者隐私、名医独家经验、药企配方、珍稀药材种质等敏感资产，无分级管控易引发安全泄露，威胁医疗与产业安全。另一方面，数据权属长期模糊，共享无收益、外泄担风险，催生大量数据孤岛，数据要素价值无法释放。

此项举措的落地，可以通过分级分类保护筑牢安全防线，核心数据严格本地留存，通用数据有序开放，搭配隐私计算消除机构共享顾虑。通过明晰数据产权与收益分配规则，打通跨主体数据流通通道，激活沉睡数据资源。通过降低企业、科研机构合规成本，激发中医AI、智慧中药领域创新活力。通过规范数据使用秩序，遏制隐私滥用，全方位保护群众就医权益。

“场景化、图谱化是贴合中医药自身规律的转型思路，避免照搬通用数字化模式造成技术与业务脱节。”针对《规划》提出的“场景化、图谱化推动中医药行业数智化转型”，陈士林认为，场景化坚持需求导向，围绕临床、产业、传承真实痛点打造落地应用，拒绝脱离实际的平台堆砌。图谱化依托知识图谱，将碎片化中医理论、方剂、医案重构为可推理、可视化的结构化知识网络，让AI遵循中医辨证逻辑，而非简单数据拟合。二者双向赋能：知识图谱为各类应用提供底层支撑，场景实践持续迭代优化图谱内容。

陈士林建议，应聚焦四大刚需场景，基层诊疗场景部署轻量化AI辅助辨证系统；流派传承场景数字化留存名老中医用药规律；中药产业场景搭建药材全流程溯源与中药来源创新药物筛选平台；行业治理场景依托数据实现动态监测与精准施策。应搭建三级知识图谱体系，基础层统一中医术语标准；应用层搭建专病、名医、道地药材专题图谱；对接层打通图谱与各类智能系统接口，统一支撑全行业数智应用。

数智赋能中医医疗已有成效，五条途径再升级

《规划》提出“加强智慧中医医院建设，推动基层应用中医智能辅助诊疗等技术。”陈士林介绍，目前相关建设已取得阶段性成效：国家与地方配套政策体系完善。二级以上中医院基本完成信息化改造，电子病历、远程会诊全面普及，头部医院建成专病数据库。基层AI辅助诊疗试点持续铺开，行业数字化转型意愿强烈。

但是，目前行业仍存在四大堵点，即数据标准不统一，跨机构互通壁垒高，配套产权、激励制度缺失，高质量中医训练数据集供给不足。基层软硬件、人才配套薄弱，现有AI产品多依托三甲医院病例开发，与基层疾病谱系匹配度低，缺少医保配套政策支撑。自主中医大模型、高精度四诊设备等核心技术存在短板，AI可解释性不足，临床认可度有限。产学研协同不畅，科研成果难以落地，缺少官方产品评估推广渠道。

对此，陈士林为破局提出五条路径。一是建立卫生健康、医保、科技跨部门协同机制，将AI辅助诊疗纳入收费与考核体系，强化正向激励。二是统一全国中医药标准，搭建区域安全数据共享平台，依托隐私计算打通数据流通通道。三是加强中医药AI产品应用推广力度，降低基层选用门槛。四是组建产学研创新联合体，攻关中医多模态大模型、国产化智能设备，参与行业标准制定。五是面向基层推广低成本离线AI一体机，常态化开展医护数字化培训，从常见病、慢病场景切入，稳步提升基层中医服务能力。

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