2025年AI在各行业应用的总体阶段 - 行业处于“高普及、浅渗透、理性回归、再出发”的阶段，AI技术普及度大幅提升但多数应用停留在表面，极少实现深度智能化[5] - 大模型厂商迎来理性回归，基本放弃“参数和算力竞赛”，转向追求性能与参数的平衡（性参比），并探索轻量化、低成本部署[5] - 行业开始反思AGI、实时学习等根本问题，并对Transformer架构提出质疑，开启了“再出发”的新征程[5][6] AI在医疗领域的角色与格局 - AI在医疗领域的角色已突破单一环节辅助，形成多场景、全链条赋能格局，广泛渗透至严肃医疗和药物研发环节[7] - 在药物研发等细分场景，行业会构建针对性大模型，例如谷歌AlphaFold蛋白质预测大模型参数仅约2亿，但在特定场景下精准度和实用性更强[7] - 以传神素问中医大模型为例，其应用已从辅助开方延伸至全周期健康管理，并结合四诊仪器形成从挂号到康复的诊疗闭环[8] AI在中医领域的落地价值与成果 - 传神语联基于对中医的深刻理解与自研底层技术，构建了传神素问中医大模型，该模型是中国首个能像专家一样主动问诊的中医大模型，并于2025年8月获得中国信通院可信AI中医药大模型4+级最高评级[10] - 2025年10月，公司完成了国医大师数字孪生项目，方药一致性达95%，全维度诊疗一致性达93.5%，超越了传统师徒传承的效果[11] - 该数字孪生项目并非简单处方模仿，而是复现了名医的“辨证思维”与“临证心法”，其价值远超单一的处方一致性[11] 中医AI化与西医AI化的路径差异 - 西医因数字化、标准化程度高，数据易于形成全球通用标准，因此AI落地相对更容易[13] - 中医因流派众多、标准化程度低、数据沉淀难，且长期受“学术压制”偏见，导致其数字化、仪器化进程缓慢，AI发展滞后[15][16] - 尽管面临困境，但受访者认为中医反而是未来最有可能通过AI实现全面突破的领域[4][16] AI在中医药现代化中的新角色与价值 - AI技术能解决中医传承难题，传统师徒传承从入门到出师需8到14年，且存在“传不全、传不准”的问题[17] - 好中医资源稀缺，仅约10%的好医生接诊50%的患者，导致平均有效问诊时间仅约三四分钟[17] - 通过名医数字孪生技术，AI能突破时间空间限制，让患者充分阐述病情，也让徒弟能深度学习名医思维，同时推动优质中医服务下沉至基层[18] AI+中医项目的具体成效与挑战 - 国医大师数字孪生项目已显成效，在学术传承和教育辅助方面作用显著[19] - 基于名医孪生的数字诊所能帮助中医减少70%的线下复诊工作，解放医生时间以提升初诊满意度和收益，并改善患者用药依从性[20] - 规模化应用的核心挑战在于观念与认知壁垒，涉及患者信任、医师对标准化弱化精髓的担忧，以及行业缺乏明确的监管体系与医疗准入资质[20][21] 2026年AI+中医的重点发展方向 - 公司将重点关注传承场景和康养场景，认为这两个场景最容易实现规模化突破[22] - 未来3-5年，AI将推动中医从“经验主导”转向“数据赋能”，其角色从“单点工具”进化为“场景化智能体”，通过分层协同技术在多领域实现闭环管理[24] - AI将承接中医绝大部分基础及重复性工作，如通过智能四诊仪精准采集分析脉象、舌象数据，从而极大解放医师，让其聚焦于辨证论治等核心工作[25] AI+中医的未来形态与核心价值 - AI不能也不会替代中医医师，因为中医诊疗核心的“辨证论治”、“整体观”以及医患沟通中的人文关怀无法被替代，未来将是“人机协同”模式[26] - 2026年一个重要的突破方向是AI+中医心理，切入情志康养领域，结合中医理论与现代心理学，为情绪问题提供个性化疏导方案[27][28] - AI+中医的核心价值在于重塑中医的传承、诊疗与康养模式，使中医智能体成为24小时健康顾问，在饮食、音乐等日常生活中实现“一人一方、一时一方”的精准健康管理[4][29]