在近年來疫情防控過程中，人們逐漸認識到中醫藥在醫療健康領域的重要作用。為進一步加強中醫藥為人民群眾生命健康的保障作用，國內外專家開始逐步探索數字化技術在中醫藥行業的應用，中醫藥發展也已經從起步探索、理論形成、廣泛應用、標準化探索進入到數字化階段。

目前，中醫診斷、中醫處方、中醫治療和中醫教育等各相關環節的數字化都取得了豐碩成果，技術取得突破性進展，部分產品已經開始在一定范圍內得到應用。但中醫藥數字化發展還存在諸多的問題，需要從頂層戰略、新型基礎設施、技術供給以及應用部署等方面進一步強化。

本期內容，源起基金將從驅動中醫診療數字化的本質、中醫診療為中醫高質量發展及當下面臨的挑戰三個維度進行分析，以期為關注該賽道的投資機構、創業者提供一份較為翔實的決策參考。

驅動中醫診療數字化發展的本質要素

中醫藥不僅是我國的重要資源，在衛生、經濟、科技、文化和生態等方面發揮著不可替代的作用，更是新時代中國特色社會主義事業不可或缺的一部分，事關中華民族偉大復興之大計。而在這一偉大征程中，數字化賦能中醫診療更是刻不容緩的必然要求。

首先，數字化賦能中醫診療是保障民族安全發展的必由之路。面對當前國際形勢的復雜多變，以及人工智能等數字技術的飛速發展，我們必須深刻認識到，掌握自主醫療技術的重要性。中醫作為中華民族的傳統醫學瑰寶，蘊含著深厚的健康養生理念和實踐經驗。通過數字化手段，我們可以更好地傳承和發揚中醫的精華，守正創新，確保這一寶貴資源牢牢掌握在自己手中。

其次，數字化賦能中醫診療也是滿足人民日益增長健康需求的必要手段。隨著互聯網的普及和我國老齡化趨勢的加劇，人們對醫療服務的需求日益旺盛。中醫診療數字化能夠在整體觀念和辨證論治的基礎上，實現對患者整體狀態的調節和精準靶向治療，為患者提供更加高效、精準、便捷、個性化的醫療服務，從而更好地滿足人民的健康需求。

最后，數字化賦能中醫診療還是提升我國國際影響力的有效途徑。在全球化和醫學技術不斷發展的背景下，中醫藥正逐漸得到國際社會的認可和贊譽。通過數字化手段，我們可以更好地推廣中醫藥文化和技術，增強我國在國際醫療領域的競爭力和影響力，解決患者的病理痛點。

特別是在新冠疫情的嚴峻考驗下，世界衛生組織對中醫藥救治新冠肺炎的有效性給予了明確肯定。這進一步證明了中醫藥在應對全球公共衛生挑戰中的重要作用和價值。因此，我們更應該加快數字化賦能中醫診療的步伐。

中醫診療數字化為中醫高質量發展提供新質生產力

伴隨著人們對醫療服務需求的日益高漲，個性化診療服務的呼聲也愈發強烈，傳統的中醫藥服務方式已難以滿足現代社會的多元需求。在這個背景下，數據要素與機器智能作為新興的生產力，正加速推動中醫診療向現代化邁進，引領中醫事業實現高質量發展。

其一，互聯網醫院匯聚了眾多高質量的中醫資源。鑒于目前中醫的診治效果在很大程度上仍依賴于中醫師的個人能力，而經驗豐富的中醫師，尤其是國醫大師，其資源顯得尤為稀缺。傳統的中醫實體醫院和服務方式，使得優質中醫師資源僅能覆蓋有限的人群。然而，互聯網醫院的崛起，打破了地域限制，讓廣大民眾能夠便捷地與知名中醫、中藥房以及藥品配送服務緊密連接，實現了線上線下中醫服務的無縫對接。如今，國家政策也在積極鼓勵互聯網醫院的發展，使得患者即便足不出戶，也能享受到專業的中醫服務，從望聞問切到在線診療，一應俱全。

其二，大數據為中醫診療規律的挖掘提供了有力支持。在中醫診療過程中，會產生大量數據，包括患者的身體狀況、望聞問切信息、病歷資料、處方用藥及效果反饋等，以及中醫師的用藥習慣和從業經歷等。這些數據構成了寶貴的中醫大數據資產，通過數據挖掘等技術手段，我們能夠揭示出“病-證-方-藥”之間的深層關系，將不同醫師個性化的隱性經驗顯性化、結構化，進而總結出診療經驗和用藥規律。這不僅有助于病因分析、藥物成分及有效性研究，還能為院外照護、教學科研以及健康管理提供有力支撐。此外，大數據還有助于開展中醫真實世界研究，推動中醫藥機理的深入闡述和新藥的創新，進一步提升中醫診療的效果和文化傳承水平。

其三，人工智能為中醫應用創造了更多新模式。以云計算和大數據為基礎，人工智能通過智能化算法，為醫生提供輔助診療服務，幫助患者更好地了解自身健康狀況。目前，諸如中醫大腦系統等輔助診斷工具，正利用云計算的強大計算能力、大數據的挖掘和統計分析能力以及智能化算法的推理能力，在舌診、面診等輔助設備的支持下，完成中醫診斷操作，精準分析病情，為醫生提供處方和治療建議。隨著數字技術的不斷進步和中醫數字化、智能化的深入發展，相信未來優秀中醫大師稀缺、百姓難以獲得高質量中醫服務的困境將得到有效緩解。

中醫診療數字化面臨的挑戰

目前中醫數字化診療的數據準確性和可靠性尚待加強。

從數據的源頭來看，中醫診療數據種類繁多，涵蓋醫生手寫的病歷、電子設備記錄的信息以及患者的自我報告等。然而，這些數據的格式、完整性和準確性往往存在一些問題，導致數據質量參差不齊。在數據采集和處理技術方面，盡管四診信息主要依賴醫生的感官判斷，但這也可能引發某些特征被忽視或量化不準確的情況。同時，中醫診療數據的處理過程涉及多個環節，包括數據清洗、標準化和結構化等，這些過程有時可能導致數據的不準確或丟失。

至于數據解讀，由于醫生的經驗、技能等主觀因素的影響，不同的醫生對同一份病歷的解讀可能存在差異，從而增加了數據解讀的不確定性和不一致性。

當前，中醫診療數字化的進程中尚缺乏全面且完善的知識圖譜支撐。知識圖譜作為中醫數字化診療的科學基石，雖然已取得一定進展，形成了一些如古籍知識圖譜、專病知識圖譜、方劑知識圖譜等，但這些圖譜的應用成熟度仍有所不足，彼此之間也存在孤島現象，難以形成基于知識圖譜的各類人工智能上層應用，從而難以滿足當前中醫數字化、智能化的發展需求。探究其背后的原因，主要有以下幾點：

首先，中醫診療知識本身具有復雜性和模糊性，涉及中醫基礎理論、診斷、治療等多個領域，這些知識既龐大又復雜，難以進行全面、準確的表述。

其次，技術和資源的限制也是一個重要因素。構建完備的知識圖譜需要大量的技術和資源支持，包括人才、資金、技術工具等，但目前中醫診療領域的技術和資源還相對有限，難以支撐知識圖譜的全面建設。

最后，中醫療效評價體系的缺失也是當前中醫診療面臨的重要問題。由于缺乏完善的中醫療效評價體系和嚴謹的科學研究支持，中醫診療的可靠性和可信度受到質疑，這也制約了中醫診療數字化的進程。