在近年来疫情防控过程中，人们逐渐认识到中医药在医疗健康领域的重要作用。为进一步加强中医药为人民群众生命健康的保障作用，国内外专家开始逐步探索数字化技术在中医药行业的应用，中医药发展也已经从起步探索、理论形成、广泛应用、标准化探索进入到数字化阶段。

目前，中医诊断、中医处方、中医治疗和中医教育等各相关环节的数字化都取得了丰硕成果，技术取得突破性进展，部分产品已经开始在一定范围内得到应用。但中医药数字化发展还存在诸多的问题，需要从顶层战略、新型基础设施、技术供给以及应用部署等方面进一步强化。

本期内容，源起基金将从驱动中医诊疗数字化的本质、中医诊疗为中医高质量发展及当下面临的挑战三个维度进行分析，以期为关注该赛道的投资机构、创业者提供一份较为翔实的决策参考。

驱动中医诊疗数字化发展的本质要素

中医药不仅是我国的重要资源，在卫生、经济、科技、文化和生态等方面发挥着不可替代的作用，更是新时代中国特色社会主义事业不可或缺的一部分，事关中华民族伟大复兴之大计。而在这一伟大征程中，数字化赋能中医诊疗更是刻不容缓的必然要求。

首先，数字化赋能中医诊疗是保障民族安全发展的必由之路。面对当前国际形势的复杂多变，以及人工智能等数字技术的飞速发展，我们必须深刻认识到，掌握自主医疗技术的重要性。中医作为中华民族的传统医学瑰宝，蕴含着深厚的健康养生理念和实践经验。通过数字化手段，我们可以更好地传承和发扬中医的精华，守正创新，确保这一宝贵资源牢牢掌握在自己手中。

其次，数字化赋能中医诊疗也是满足人民日益增长健康需求的必要手段。随着互联网的普及和我国老龄化趋势的加剧，人们对医疗服务的需求日益旺盛。中医诊疗数字化能够在整体观念和辨证论治的基础上，实现对患者整体状态的调节和精准靶向治疗，为患者提供更加高效、精准、便捷、个性化的医疗服务，从而更好地满足人民的健康需求。

最后，数字化赋能中医诊疗还是提升我国国际影响力的有效途径。在全球化和医学技术不断发展的背景下，中医药正逐渐得到国际社会的认可和赞誉。通过数字化手段，我们可以更好地推广中医药文化和技术，增强我国在国际医疗领域的竞争力和影响力，解决患者的病理痛点。

特别是在新冠疫情的严峻考验下，世界卫生组织对中医药救治新冠肺炎的有效性给予了明确肯定。这进一步证明了中医药在应对全球公共卫生挑战中的重要作用和价值。因此，我们更应该加快数字化赋能中医诊疗的步伐。

中医诊疗数字化为中医高质量发展提供新质生产力

伴随着人们对医疗服务需求的日益高涨，个性化诊疗服务的呼声也愈发强烈，传统的中医药服务方式已难以满足现代社会的多元需求。在这个背景下，数据要素与机器智能作为新兴的生产力，正加速推动中医诊疗向现代化迈进，引领中医事业实现高质量发展。

其一，互联网医院汇聚了众多高质量的中医资源。鉴于目前中医的诊治效果在很大程度上仍依赖于中医师的个人能力，而经验丰富的中医师，尤其是国医大师，其资源显得尤为稀缺。传统的中医实体医院和服务方式，使得优质中医师资源仅能覆盖有限的人群。然而，互联网医院的崛起，打破了地域限制，让广大民众能够便捷地与知名中医、中药房以及药品配送服务紧密连接，实现了线上线下中医服务的无缝对接。如今，国家政策也在积极鼓励互联网医院的发展，使得患者即便足不出户，也能享受到专业的中医服务，从望闻问切到在线诊疗，一应俱全。

其二，大数据为中医诊疗规律的挖掘提供了有力支持。在中医诊疗过程中，会产生大量数据，包括患者的身体状况、望闻问切信息、病历资料、处方用药及效果反馈等，以及中医师的用药习惯和从业经历等。这些数据构成了宝贵的中医大数据资产，通过数据挖掘等技术手段，我们能够揭示出“病-证-方-药”之间的深层关系，将不同医师个性化的隐性经验显性化、结构化，进而总结出诊疗经验和用药规律。这不仅有助于病因分析、药物成分及有效性研究，还能为院外照护、教学科研以及健康管理提供有力支撑。此外，大数据还有助于开展中医真实世界研究，推动中医药机理的深入阐述和新药的创新，进一步提升中医诊疗的效果和文化传承水平。

其三，人工智能为中医应用创造了更多新模式。以云计算和大数据为基础，人工智能通过智能化算法，为医生提供辅助诊疗服务，帮助患者更好地了解自身健康状况。目前，诸如中医大脑系统等辅助诊断工具，正利用云计算的强大计算能力、大数据的挖掘和统计分析能力以及智能化算法的推理能力，在舌诊、面诊等辅助设备的支持下，完成中医诊断操作，精准分析病情，为医生提供处方和治疗建议。随着数字技术的不断进步和中医数字化、智能化的深入发展，相信未来优秀中医大师稀缺、百姓难以获得高质量中医服务的困境将得到有效缓解。

中医诊疗数字化面临的挑战

目前中医数字化诊疗的数据准确性和可靠性尚待加强。

从数据的源头来看，中医诊疗数据种类繁多，涵盖医生手写的病历、电子设备记录的信息以及患者的自我报告等。然而，这些数据的格式、完整性和准确性往往存在一些问题，导致数据质量参差不齐。在数据采集和处理技术方面，尽管四诊信息主要依赖医生的感官判断，但这也可能引发某些特征被忽视或量化不准确的情况。同时，中医诊疗数据的处理过程涉及多个环节，包括数据清洗、标准化和结构化等，这些过程有时可能导致数据的不准确或丢失。

至于数据解读，由于医生的经验、技能等主观因素的影响，不同的医生对同一份病历的解读可能存在差异，从而增加了数据解读的不确定性和不一致性。

当前，中医诊疗数字化的进程中尚缺乏全面且完善的知识图谱支撑。知识图谱作为中医数字化诊疗的科学基石，虽然已取得一定进展，形成了一些如古籍知识图谱、专病知识图谱、方剂知识图谱等，但这些图谱的应用成熟度仍有所不足，彼此之间也存在孤岛现象，难以形成基于知识图谱的各类人工智能上层应用，从而难以满足当前中医数字化、智能化的发展需求。探究其背后的原因，主要有以下几点：

首先，中医诊疗知识本身具有复杂性和模糊性，涉及中医基础理论、诊断、治疗等多个领域，这些知识既庞大又复杂，难以进行全面、准确的表述。

其次，技术和资源的限制也是一个重要因素。构建完备的知识图谱需要大量的技术和资源支持，包括人才、资金、技术工具等，但目前中医诊疗领域的技术和资源还相对有限，难以支撑知识图谱的全面建设。

最后，中医疗效评价体系的缺失也是当前中医诊疗面临的重要问题。由于缺乏完善的中医疗效评价体系和严谨的科学研究支持，中医诊疗的可靠性和可信度受到质疑，这也制约了中医诊疗数字化的进程。