问止中医CEO崔祥瑞分享《古中医的科技化小史》，以史为鉴、预见未来

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尊敬的各位领导、各位嘉宾、远道而来的朋友们、问止中医的粉丝学员们，大家上午好！

今天，我借此宝贵的时间，与大家分享一个专题，名为“古中医的科技化”。我们为何要探讨古中医的科技化呢？因为这正是我们所从事的事业——探索古老中医与现代科技的结合方式，以及未来的发展方向。在分享的最后，我将简要汇报问止中医在人工智能技术研究和市场应用上取得的一些成果，请大家批评指正。

为何我们要回顾历史呢？以铜为鉴，可以正衣冠；以人为鉴，可以知得失；以史为鉴，可以知兴替。回看历史，我们可以获取丰富的信息。

当我们审视古中医科技化的发展历程时，需要辩证地看待，以了解古中医与现代科技之间的关联。

多年前，当我们最早提出要做中医人工智能时，很多人误解为这是对中医的毁灭。大家早年是否也有过这样的想法？

很多人担心人工智能会让中医失业，让这个古老的行业彻底消失。但我们认为，人工智能对中医更多的是帮助、赋能和提升，而非毁灭。

当我们回顾历史时，要去了解前人尝试了哪些方法，取得了哪些成果，以及犯过哪些错误。基于这些历史，我们才能更好地预测中医现代化未来可能走过的道路。这就是今天分享想要探讨的三个问题。

今天的分享更多聚焦于中医的部分，不涉及中药的现代化药理研究，也不涉及中医基础理论的突破。当然中药的现代化和科技化方面亦有许多成就，如青蒿素等，这里不再赘述。

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分析历史，我为大家总结了一张中医科技化的小史图。整个科技化部分可以一分为二，将中医的科技化产品分为两大类：软件类和硬件类。

软件类就像一套计算机程序，看不见摸不着，必须运行在程序上；而硬件类则像一套机器人或诊断设备。

通过分析，我们会发现中医的现代化科技化历史其实很短暂。如果是软件部分，最早的起源可以追溯到70年代，走过了三个历史阶段。

第一个阶段是七八十年代，中医的科技化主要以专家系统为主，全球第一个中医专家系统就是我国著名的中医大师关幼波先生的肝病专家系统。

第二个阶段是90年代，七八十年代的专家系统虽然繁荣，但到了90年代却消沉了。直到近几年，随着人工智能技术的流行，如神经网络、大语言模型、Transformer架构等，中医的科技化辅助诊疗才再度兴起。

值得一提的是，中医文献库的建设、知识图谱、大数据库等最早起源于八九十年代。那时有个新的名词叫中医信息学或情报学，初听这个词还觉得非常神秘，以为中医人已经为了国家情报安全开始工作了。而现在归类为中医大数据库、知识库的建设。

硬件部分的发展时间稍长一些，起源可以追溯到50年代。历年不同专家学者投入研究最多的就是脉诊仪。曾经问止中医刚创办时，我们也进行了这方面的研究，如今还搁置在仓库中。

从50年代开始一直到现在，每年都有人研究脉诊仪，但年年都做不出令人满意的成果。这似乎成了硬件发展的一个永恒主题。同时，在八九十年代开始，中医诊断的客观化研究，如面诊、舌诊、眼诊等基于视觉识别的技术及产品也非常流行。

另外，还有围绕中医特色诊断的经络诊断、红外诊断等。或许我们会在小的养生馆中见到相关的产物，而经络诊断与中医基础理论有一定关系，但并不是完全基于传统中医理论的一种诊断方式。而红外诊断更多的是判断人体表面的体表温度，是作为体表温度的一种诊断手段。

最近几年，随着机器视觉、机械臂、机械手的发展，出现了帮助治疗的推拿机器人、针灸机器人、艾灸机器人等硬件设备。这些设备代替人的手进行治疗。

通过这张图，我们可以发现中医的科技化，无论是软件还是硬件，都走过了短短几十年的历史。围绕这样的历史，我将中医的科技化产品分为诊断类和治疗类。诊断类产品又可以分成传统诊断类和创新诊断类；治疗类产品也可以分成辅助治疗类和直接治疗类。

传统诊断类就是说，我们试图用科技的方式去代替传统中医的望、闻、问、切四诊手段。脉诊仪刚才已经提到了，那舌诊、面诊、眼诊呢？它们的技术原理是相似的，就是机器视觉（计算机视觉）、图像识别、图层提取、图像分割等图像的计算技术。

创新诊断就是刚才所提到的，它跟中医传统理论相结合，但并非是古代中医用于临床诊断的一种方式。像经络检测仪，我个人就体验过经络检测仪。

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当年经络检测仪上市的时候，这个市场营销非常成功，叫做“中医CT”。大家听过这个概念吗？它似乎能对你的五脏六腑、七情六欲有透彻的了解。你躺在那里，然后一位穿着白袍的人会给你身上贴四五十个电极片，通过电阻的测量，他就说哪里电阻高，就表示你哪条经络堵了。

我听完之后，觉得我这大学物理是白学了，这个原理实在让我觉得非常容易理解，但是很难跟中医结合起来。不过，它确实是临床上一款产品，有一定的诊断价值。

那红外热像仪呢？我们讲过，它就是通过识别我们体表的温度来判断健康状况。比如说，我们有很多患者的典型体质是上热下寒。那如果用红外诊断仪的话，对着你一照，发现你的上半身颜色很红很深，下半身尤其脚颜色很蓝，就表示你的血流速度慢、血管粘滞性强、体表温度低。于是就通过你体表温度的判断，进而推测你的健康水平，并指导你的临床用药。这个是创新诊断类的。

治疗类的右上角就是辅助治疗类，辅助治疗类基本上都是软件，这部分的内容是帮助医生为患者开具更加精准的处方。那么右下角的直接治疗类，可以说基本上是硬件，它的作用是直接为患者进行治疗。所以基本上是以硬件的机器人系列为主，帮助你做艾灸、推拿等。

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在这里，我再为大家汇报一下让人感觉神秘莫测又充满兴趣的脉诊仪。太多人询问我关于脉诊仪的信息。每当市场上有一款新的脉诊仪出现，总会有人问我们为什么还不做。我说不是我们不做，而是我们已经放弃这条路径了。

脉诊仪最核心的技术挑战来自于传感器。我们尝试过的传感器包括PPG光电容积法、压力传感器、电阻电容传感器、多普勒超声传感器、微波红外线等，但都存在很大的难度。

我提问大家一个问题：大家觉得脉诊的信息是什么？

我们讲人的手指很精微，能够通过摸脉获取到很多信息。那么，摸脉时我们获得的信号到底是什么信号呢？或者，我把这个问题再简单一点：脉诊获得的信号，仅仅是压力信号值吗？

大家很聪明，因为如果是的话，我就不问这个问题了，对不对？显然不是。

显然，我们要做好一个“翻译”的工作。脉诊信息并不仅仅是压力信号值，脉象是一种多重的、生物物理学信号维度的组合。它包含了丰富的信息，需要我们通过专业的知识和经验去解读和分析。

在这里为大家揭秘一下，我曾研读3000多篇关于脉诊的论文，总结出在破解脉诊的生物物理学信号上的一点突破：压力信号值大概能占到脉诊信息的30%，而脉诊的位置、速率、血流量和血液充盈程度等信息也同样重要。

我们讲，脉诊时脉是跳得快还是跳得慢，是迟脉还是缓慢，这是速率的问题。

除了速率，脉诊还能提供血流量和血液充盈程度的信息。比如，脉诊中有芤脉，脉浮大而软，按之中央空，两边实。它表示血流的充盈程度，这不是压力信号值能涵盖的。

还有脉管的大小和粗细，比如我们讲的脉是粗脉还是细脉，这也不是压力信号值能反映的。

另外，血液的黏滞度和血流速度，比如我们讲的滑脉，它同样不是压力信号值。再比如血管壁的弹性程度和紧张度，比如我们讲的弦脉，脉按之端直而长，如按琴弦，这些信号也都不是压力信号值。

所以当我们看到现在市面上的脉诊仪，无一例外都是使用压力传感器试图复现脉诊信息时，我们就可以知道，这条技术路径是存在问题的，原理上是存在瑕疵的。压力信号值是最容易获得的信号值，但它只能解读部分的脉诊信息。

从50年代至今，大家一直在压力传感器微矩阵上努力。这个微矩阵很小，大概在一厘米乘以三厘米的寸关尺区域上，可以放置108个压力传感器。还有最近几年出现的贴合皮肤的柔性传感器，比如我在斯坦福时，工学院的一位华人女教授，鲍哲南教授，她是非常有名的华人科学家，发明了一款贴合皮肤的柔性传感器，可以用于随身携带的高血压检测的可穿戴设备。

当时我还在美国，我觉得，哇，这个东西太棒了，就应该用来做脉诊设备。但是，这些都是压力传感器，仅仅用单一维度的压力信号，是无法获得像血管壁的紧张度、血液黏滞度等这些信息的。这就是为什么脉诊仪设备始终难以达到临床需要的技术突破的原因。

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那么，硬件部分已经给大家分享完了，接下来再分享一下软件部分——专家系统。

全球第一个中医的专家系统诞生于1976年，并在1979年正式投入临床使用。这就是咱们北京著名中医、肝病大家关幼波先生的专家系统。当时的临床研究发现，这个专家系统与关老个人的临床水平不相上下，表现非常好。

到了1990年，肝病专家系统又得到了进一步的升级。

在七八十年代，从关幼波开始，就陆续诞生了很多其他的专家系统。我们讲的专家系统，要么是用于单一病种的诊断，要么是用于辅助某个专科的经典治疗，比如当时有一个专家系统讲的是傅青主的女科。当然，还有很多是基于某位名医大师的个人经验，比如肝病、儿科、脉管炎、脾胃病、心脏病、不孕不育、肾病等等。在七八十年代，这些专家系统如百花齐放，出现了大量的专家系统。

同一条时间线，在八九十年代，也出现了大量的知识库和数据库，以中医科学院信息所为代表，比如中医文献分析名著计算机统计、中医药数据库等等。当时，这样的专家库、知识库、数据库主要是用于中医专业人士的临床。

但当时我们可能想象不到，隔了四五十年之后，在这个人工智能，尤其大语言模型的时代，曾经的知识库现在变得极为重要，它用于现在的大语言模型的语料训练非常有效。因为它是已经被高度结构化、高度标记化的，不是来自于互联网的语料，而是经过专家矫正过的。所以说，当年的知识库在今天又焕发了第二春，非常有价值。

但是，我们不得不问自己三个问题。我们看到中医科技化的研究，其实在七八十年代已经取得了不错的成绩，但这些研究成果是真实的吗？如果是真实的，为什么在今天我们却没有发现大面积的临床应用呢？如果它不是真实的，那是不是表示中医科技化或中医辅助诊疗这条道路不可行呢？

好，我就要为大家分析一下它真实的窘境。当年的很多研究其实是以课题研究为评价标准，而不是以临床为评价标准的。所以在课题研究的严格控制各种变量的评价标准之下，这些研究确实是非常成功的。但是放在临床标准下，要么它太过于超前了，要么确实很难满足临床需求，所以在临床应用时实际会存在问题。这是从七八十年代产生的技术繁荣到现在为止所遭遇的真实问题。

并且，我们要了解，这背后真正让中医科技化难以往前推进的最大的挑战，来自于复合型人才的短缺。

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我们很缺少既在中医临床专业水平足够强，同时又在工程学、算法、机械、电子等方面足够强的复合型人才团队。

并且我们需要了解到，专注于单一领域的专家系统，在实际临床的时候会遇到很大的挑战。因为中医理论非常复杂，且我们在中医全科为体系的情况之下，即便今天我们看一个肝病患者，但很多时候我们临床入手并不是见病治病，而是从症状或体质入手治疗。所以，单一病种的专家系统在临床应用时会面临较大的局限性。

我们了解了历史，为的是指导我们进一步的发展。那么，古中医的科技化，我们进一步的发展在哪里呢？路在何方？我们提出了三个理念和两个标准。在三个理念和两个标准之前，我们要先明确我们遇到的挑战。我们当前最大的挑战就是，如何把复杂玄奥的中医体系翻译成生物学、物理学、计算机统计学等方面的语言。

就像刚才我为大家分享的，我们如何把脉诊信息正确地翻译成生物物理学信号，就这一个问题，我们其实已经浪费了很多年。如果你错误地认为这就是压力信号，你会在错误的技术路径上浪费很多时间和资源。

要想解决这个问题，首先，你得是一位功力深厚的中医大师，比如像我们的唐祖宣大师。其次，你要对现代科学的概念、原理、算法非常熟悉。所以我认为，最有希望解决这个事情的是让咱们的唐大师学一下计算机编程，学一下大语言模型。虽然唐大师80多岁，但我看到唐大师学习能力超强，应该把整套计算机科学重新学一遍，再拿一个计算机博士。

最后，我们需要组建工程团队，把两者结合起来产品化。

由此，我们提出了三个理念，我们认为做中医科技化必须要遵守的三个理念。这三个理念是反常识的，基本上我们跟行业是没有什么共识的，我们是一个显著被中医行业所“讨厌”的家伙。

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三个理念的第一，是医工结合，必须要优秀的中医掌握工程学的内容，而不能反过来，先医而后工。

我们需要明确的是，做中医科技化，不能只是让一群非常优秀的工程师来学中医，那真的是学不了的。我们中医人自己学中医都学起来很难，如果学术传承那么容易，那就不用建立国医大师传承工作室了。

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理念二：必须要先全而后专。

我们必须立足于中医的整体观、综合观，先完成中医的整体全科建设。在全科基础之上，进而发展中医的专病专科。反过来，如果先专后全，临床应用会受到非常大的局限。

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理念三：必须自用于临床，实现数据的闭环系统化，优化数据。所以我们称之为“先己而后人”。

我们做中医大脑，是以临床自用为主。我们在临床中面临患者最棘手的挑战，面临病症最复杂的难题，这些挑战倒逼我们不断优化中医大脑系统，不断提高疗效。

如果今天我们做了中医科技化的产品，却更多地是“先人而后己”，让其他医疗机构使用，脱离临床实际，那么我们几乎感受不到临床的压力，对临床的反馈感知也是间接的。这样，我们很难相信这个产品在临床中真的能发挥实效。

这就是我们的三个理念。我们认为，如果反过来做，很难取得好的成绩。

基于这三个理念，我们来结合我们筛选产品的两个标准：

标准一，要满足临床实际需求。这个标准非常简单，就是要能够解决临床问题，治好病。

标准二，要做技术挪移，而不要做技术原创。这是什么意思呢？就是我们要在各行各业中寻找已经成熟的技术，并将其应用于中医领域。

比如说，现在整个大语言模型很成熟，我们垂直应用于中医行业，而不是去做大语言模型自己原创的技术原理、技术模型。

在这里，给大家再补充一个脉诊仪的故事。早在2018年我们做脉诊仪的时候，我曾经面试过中科院微电子所的一位博士。

我说：“从网上查到你们这个实验室，历代博士都做脉诊仪啊，我想跟你探讨一下。”

他说：“我不想谈，我宁可失业，我也不想谈脉诊仪。”

我说：“为什么？”

他说：“我们导师啊，已经连续十年带的博士都做脉诊仪。”

我说：“做出来了吗？”

他说：“没有啊。”

我说：“为啥没做出来？”

他说：“这个技术难度在传感器。”

我说：“那你们不去解决传感器吗？”

他说：“我们就花了十几年做传感器，根本就没去研究脉诊。”

他还表示：“我一本中医书都没读过，我连第一个问题都没突破，一直在研究传感器。”

那如果是这种方式，我们为了解决一个中医的问题，而去倒过头来研究最有挑战的传感器问题，这个成本太高了。所以我们问止中医的方式是，寻找产业里面非常成熟的技术，垂直应用于中医。我们要先医而后工，并且要医掌握工。我们本质上是个医疗机构，但我们是个医疗科技机构。

那我们问止中医的技术路径图是怎么样的呢？

首先，研发团队是中医临床家，我们要打造一支在中医临床水平足够高的研发团队，同时医工结合，要掌握工。

第二，我们先解决心脑的问题，所以我们做的是中医大脑，我们没有做一个中医大手，也没有做中医大脚，我们先做了中医人工智能的软件，先要解决思考辨证的问题。

在基于中医大脑解决了思考与辨证的问题后，我们再去嫁接上手眼等应用。也就是说，我们的希望是在中医大脑软件系统的基础之上，不断嫁接垂直领域的应用，如各种诊断设备等。

在全科为基础的情况下，我们不断嫁接垂直的专病专科，并且坚持自用，亲自实践做临床。

在中医或西医的医疗人工智能产业中，我们大概是唯一一家既做医疗人工智能研发，又亲自下场做临床，将临床作为主业的公司。我确实没有找到第二家像我们这样的机构。

只有以患者为师，直接在临床一线面临疾病的挑战，我们才能在数据中倒逼自己优化算法，提升疗效，进而让这套中医大脑变得更加聪明。

经过过去的发展，我们已经形成了以中医大脑为依托的产业生态。中医大脑主要解决医生的心和脑的问题。基于中医大脑，我们衍生出了很多垂直应用的小程序，相信很多人用过。比如我们的“问止针灸穴位”“问止方剂辨证”“问止外治图解”等，这些都是基于中医大脑衍生出来的专病垂直领域的小程序和小工具。

在过去多年中，我们累计处方量超过100万次。并且，中医大脑以自用为主，同时我们也稍稍对外开放，目前已有约2000多机构在使用。

最后，我用简短的时间来汇报一下我们的成果展示。这就进入了一个“王婆卖瓜，自卖自夸”的环节，请允许我简单地汇报一下。

我们的中医大脑获得了4项计算机软件的发明专利，涉及到医疗数据分析、远程诊疗核心算法等。当然，我讲这个主要是因为计算机软件的发明专利确实比较难以取得，硬件专利相对还是比较容易的，我们硬件专利太多了，所以这里没有讲。

我们旗下有两家国家级高新技术企业。我们也入选了深圳市工信局的人工智能优秀产品清单和人工智能典型应用案例清单。我们还是迄今唯一通过大型三甲医院临床一致性研究的中医人工智能软件。

我们与中医科学院信息所组建了专家评审团，并得到了专家的肯定，认为中医大脑具有一定的临床有效性、安全性和技术先进性。我们与信息所共建了联合实验室，与陕西中医药大学共建了人工智能联合创新中心，从事临床真实数据的挖掘研究、人工智能技术的研究以及国医大师人工智能模型的进一步研发。

为了解决跨学科人才培养的问题，我们与山东中医药大学、河南中医药大学建立了高效的合作。我们非常荣幸地获得了唐大师为我们的其中一本重症医案集作序。我们目前出版了12本书，其中有三本专业的临床医案集，都是由中国中医药出版社发行。唐大师为我们的重症医案集作序，这里面完整地记录了我们代表性案例的理法方药、诊前报告、诊后报告，留下的临床证据非常充分。

中医大脑除了我们自用为主外，也已经进入全国多家医疗机构，包括多省市卫健委的集中采购，如河南省卫健委等，并且包括多家大型公立医院的使用。在深圳援疆前方指挥部、梅州市统战部以及中国医院协会的引荐之下，我们把中医大脑输出给了一些老少边穷地区，如新疆喀什、云南麻栗坡县等，赋能当地的中医基层医疗，打造了人工智能赋能基层中医建设的示范工程。

因为我们坚持中医的科技与文化推广普及，所以我们也得到了一些肯定，在今年获得了深圳市宝安区的“科普基地”的荣誉称号。其他的医疗机构很难将中医与科普两个字联系到一起，但是毕竟我们还是做人工智能的，所以稍稍地做了一点科普的工作。

好的，今天与各位的分享汇报就到这里。谢谢大家！