中新网北京3月11日电(赵晔娇 张煜欢)“当前中医药大模型建设呈现‘多点开花’之势，但也存在‘小散乱’之困。”全国两会期间，全国人大代表、浙江中医药文化研究院院长黄文秀在接受中新网专访时表示，当前中医药人工智能建设取得阶段性进展，但仍需加强资源整合，加快打造中医药大模型，更好实现“数智中医药”发展目标。

　　中医药人工智能领域涌现出一批高校和企业联合开发成果，但黄文秀调研发现，这些成果总体分散，面临的挑战环环相扣。

　　首先是数据资源的“散”与“乱”。“中医药数据类型丰富，包括古籍文献、医案病历、科研成果等，长期分散在医疗机构、高校、企业之间，数据结构化程度低、标准不统一，缺乏跨机构共享机制。”黄文秀坦言，高质量临床数据集中在三甲医院，受法律和隐私约束难以共享，证型判断与方剂配伍标注依赖资深中医师，成本高且一致性差。

　　黄文秀指出，另一方面，中医药理论强调整体观、辨证论治和动态个体化，而现有通用大模型主要基于通用语料和现代医学数据训练，对中医术语、方药逻辑及临床思维理解不足，缺乏可计算的中医知识图谱与可解释推理能力。许多模型停留在“经验模仿”层面，难以真正支撑临床辅助决策等专业化应用。

　　研发与应用脱节，让成果转化较难落地。黄文秀发现，中医药大模型建设研发推进较快，但应用转化明显滞后，成果多集中于模型构建和实验验证，在临床、教学及产业领域的实际落地比例不高。

　　对此黄文秀提出，整合数据资源是关键一步。他建议，统筹高校、科研院所、医疗机构和企业资源，整合临床、科研与教学数据，构建高质量、结构化、标准化的数据底座。同时完善数据确权与共享机制，探索隐私计算和“数据不出域”训练模式，建立常态化更新体系。

　　有了数据基础，还需让模型“懂中医”。

　　“建议加快制定中医术语、证候、方剂编码等相关标准，建立权威评测体系和统一应用指标，支持构建原生中医知识表示体系和可解释推理架构，发展‘慢思考+快推理’混合智能模型，系统提升辨证论治与方药配伍等专业能力，让模型真正适配中医思维。”黄文秀说道。

　　打通成果转化链条，则需要载体和机制。黄文秀建议加快建设中医药大模型示范基地和中试验证平台，构建覆盖研发测试、临床验证和应用评估的标准化环境。建立“研发—应用—反馈—改进”闭环机制，围绕临床辅助决策、教学培训和产业服务等领域开展规模化应用试点，形成可复制、可推广的转化路径。

　　“中医药大模型建设不能各自为战，需要统筹推进。”黄文秀期待通过加强资源整合与体系化布局，让“数智中医药”真正赋能高质量发展和健康中国建设。(完)