近期湖北中醫藥大學黃家湖醫院劉主任在義診時，深刻感受到AI對中醫診斷的高效輔助作用。一位六十多歲女性初診患者用方言描述病情，稱長期失眠、食欲亢進，表述缺乏條理，且因方言溝通障礙，劉主任對其過往情況一無所知，問診耗時良久。此時，助理遞上患者就診前現場通過ChatiSS查體智能輔助診療系統完成的舌診、脈診及問診數據。劉主任參考AI查體數據后，迅速精準提問，結合專業經驗很快做出診斷。

首次接觸到中醫AI輔助診療系統，劉主任感觸頗深：“中醫診斷強調四診合參，其中脈診的脈象辨識、舌診的舌象特征捕捉，在臨床采集時受醫生經驗、患者狀態等因素影響大，存在一定難度。而AI可在短時間內完成舌診和脈診信息采集并給出輔助診斷建議，其準確性、速度和全面性遠超傳統方法，是科技發展的重要進步，能為中醫臨床診斷提供便利，提高證型診斷效率。”

（中醫AI在社區義診中高效輔助中醫師）

“中醫也可以有前置檢查嘛。”知醫邦創始人李華淵打開了話匣子，他曾遇到一位八旬老中醫，畢生積累的有效方子和辨證經驗眼看要失傳，急著問他有沒有辦法留傳下去造福后人。實際上是《黃帝內經》以來流傳下來的有名的方劑足有十萬余，哪個不是出自大醫之手，李華淵明白：方子失傳不算最要命，診斷方法沒了，才是中醫真正的“斷根”難題。

為啥診斷方法會失傳？說到底是干中醫的年輕人越來越少了。國家衛健委數據顯示，我國注冊中醫師約三四十萬人，但科班出身的年輕中醫剛入行就犯了難：西醫有化驗單、影像片當依據，新人也能靠著客觀數據上手；可中醫的傳統診斷全憑醫生主觀體悟，沒標準化工具可用。“三指切脈”需數年甚至數十年手感積累，觀舌辨苔要精準區分，辨證分型更是高深莫測，剛畢業的學生造詣尚淺哪有這本事？更現實的是，醫院績效壓力大，年輕中醫想靠這個糊口不容易，最后一部分人轉行了。反過來看市場，據不完全統計，非科班出身靠中醫相關行當投機取巧謀生的倒是有四千多萬人，可他們沒經過系統學習訓練，非法行醫，不診而療，反倒讓行業更難規范了。

要破解這個困局，關鍵在于：就像西醫先拍片、化驗一樣，給中醫也用器械做個前置檢查，比如先把把脈、看看舌頭。

如同西醫接診前先開檢查單，中醫面診前也能完成標準化數據采集：“舌診”靠舌象儀拍高清圖，用數學模型客觀算出舌面輪廓、苔形苔質，還有氣血津液、寒熱虛實這些數據；“脈診”用脈象儀記下脈搏特征，AI算法計算就能實時觀測脈搏了；“問診”則靠系統梳理患者的自述癥狀，再結合舌脈數據，把需要確認的地方剝離出來。這些數據最后經查體大模型分析，生成辨體報告及診療建議。

（兩位青年中醫師正在“療愈市集”中使用輔助診療系統給市民義診）

這些前置檢查，相當于給中醫裝了個診斷操作系統，就像“Windows系統”一出，所有人都是電腦高手。把那些“只可意會”的千年臨床數據、舌脈診都AI化，變成能計算的數學模型，幫年輕醫生明白“為啥要這么辨證”。就像西醫主任醫師得結合臨床看化驗單、影像報告，以此為客觀診斷起點，再結合視觸叩聽；中醫醫生拿到前置檢查報告，也能以AI數據為基礎，用傳統四診再驗證，最后形成“人機協同”的診斷結果。

從臨床來看，這種前置檢查能明顯提高效率和精準度。三甲中醫院門診量飽和，醫生平均接診不到10分鐘，要是患者提前做好舌象、脈象采集，醫生就能直接對著AI的結論針對性提問，省不少時間；對基層醫院來說，這套系統能補上資源短板——鄉鎮醫生靠著數據得出的初步舌、脈診結論，再結合患者具體情況，更有信心下初步判斷，不容易漏診；在互聯網醫療場景中，線上醫生即使見不到患者，有了把脈、看舌頭這些前置檢查，也能更高效地問診，是不是能省更多事？

中醫的前置檢查還能從根上改變“看中醫比西醫還貴”的怪現象。現在看中醫貴，根源是優質資源太少——資深中醫一號難求，診費自然高；中藥價格波動大，也和需求散、流通環節資本摻和多有關。要是AI能幫年輕醫生快點獨立接診，合格的中醫多起來，市場競爭一激烈，診費就能降下來；同時，中醫服務方便了，中藥需求穩步增長，能帶動規模化種植、標準化加工，藥材價格更透明，還能幫鄉村振興，讓農民多掙錢，形成對整個社會都好的良性循環。

會有更多年輕中醫接觸到前置檢查。現在，這套中醫查體輔助診療系統已經在湖北省中醫院這樣的三甲醫院、鄉鎮衛生院等基層機構試點了。當中醫也能像西醫那樣，靠器械做前置檢查，比如先把脈、看舌頭，年輕醫生能更快跨過“經驗關”，老中醫的智慧能靠數據傳下去，中醫就能真正走出“失傳”的困境，實現“發揚中醫能讓老百姓看病少花錢”的好愿景。