引言

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的领域开始探索如何将AI与传统行业深度融合。中医作为中国传统文化的重要组成部分，其传承与发展一直面临诸多挑战。《中医名医 AI 个智能体（LLM）技术方案》旨在通过AI技术为每位名医打造个性化大脑，实现中医知识的沉淀、传承与创新。

1. 项目背景与目标

1.1 中医传承与技术突破

• 行业需求 中医传承依赖师徒制，名医经验易失传，需AI技术沉淀知识。
• 技术突破 大模型 + RAG 架构在临床辅助诊疗中展现潜力。
• 目标 构建专属知识图谱、辨证逻辑推理引擎及动态学习机制，为每位名医打造个性化大脑。

1.2 详细解读

中医传承的难点在于其高度依赖师徒制，这种模式虽然能够保证知识的深度传递，但效率低下且容易导致知识的流失。随着名医的逐渐减少，如何将他们的宝贵经验沉淀下来并传承给后人，成为中医发展的重要课题。

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用取得了显著进展。尤其是大模型和RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构在临床辅助诊疗中的表现，为中医AI的发展提供了新的思路。通过构建专属知识图谱、辨证逻辑推理引擎及动态学习机制，可以为每位名医打造一个个性化的“大脑”，帮助他们更好地进行诊疗和知识传承。

2. 技术架构设计

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2.1 数据层构建

在这里插入图片描述

• 结构化数据 整合10万+诊疗记录、古籍医案，为知识图谱构建提供坚实基础。
• 数据预处理 清洗数据，去除噪声和重复信息，标注关键信息，确保数据质量，为后续模型训练奠定基础。
• 非结构化数据 采集视频问诊录像、手写处方扫描件等，借助OCR+NLP技术解析，丰富多模态数据维度。

2.2 模型层搭建

• 大基座模型选择 采用DeepSeek、Qwen，其在中医领域已展现良好适配性，为个性化调优提供强大支撑。
• 个性调优技术 运用RAG、LoRA微调技术，在保留中医共性知识基础上，精准适配每位名医诊疗特征。
• 模型评估与优化 通过模拟问诊、专家评审等方式评估模型性能，根据反馈持续优化，提升辨证准确率。

2.3 应用层开发

• 医院多场景应用 AI Agent 对接医院信息管理系统(HIS)，实现门诊、住院、药房等管理的多场景智能应用。
• 诊疗辅助 基于RAG架构，实现精准辨证论治，名医大脑为患者提供个性化诊疗方案。
• 知识传承 AI生成动态教学案例库，记录辨证推演过程，助力中医知识传承。

2.4 数据处理流程图

2.5 模型架构图

2.6 数据类型对比表

数据类型	描述	示例
结构化数据	整合诊疗记录、古籍医案	诊疗记录数据库
非结构化数据	视频问诊录像、手写处方扫描件	视频文件、扫描件
多模态数据	舌象、脉象、问诊对话	舌象图像、脉象数据

3. 核心功能模块

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3.1 多模态数据采集

• 生理数据采集 配备舌象、脉诊仪等，实时采集患者生理数据，为辨证提供客观依据。
• 问诊对话分析 记录自然语言问诊对话，借助NLP技术提取关键信息，丰富数据来源。
• 数据融合处理 将多模态数据融合，构建全面患者画像，提升辨证准确性。

3.2 知识图谱构建

• 个性化用药挖掘 分析名医用药规律，挖掘剂量调整偏好，为个性化诊疗提供支持。
• 关系网络构建 基于中医临床术语系统（TCMCTS）语义框架，构建证候、方剂等关系网络，展现中医知识内在联系。
• 知识图谱更新 定期更新知识图谱，纳入新病例、新研究成果，保持知识时效性。

3.3 辨证逻辑建模

• 逻辑推理优化 结合专家反馈，优化辨证逻辑，确保推理过程符合中医理论与临床实践。
• 不确定性推理 为AI大模型引入不确定性推理机制，处理模糊症状，提升复杂病例辨证能力。
• 决策树还原路径 AI大模型基于临床决策树还原辨证路径，模拟名医诊疗思维。

3.4 动态学习机制

• 主动学习策略 自动标记AI与专家诊断差异案例，主动学习，提升模型性能。
• 增量学习策略 每季度更新诊疗数据，对模型进行微调，使其持续吸收新知识。
• 学习效果评估 定期评估学习效果，根据指标调整学习策略，确保模型不断进步。

3.5 多模态数据采集流程图

3.6 知识图谱构建示意图

3.7 动态学习机制流程图

4. 实施路径

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4.1 数据沉淀阶段（3个月）

• 数据采集 采集历史医案、视频问诊数据，确保数据全面性与多样性。
• 信息抽取 运用NLP技术抽取关键信息，构建知识图谱基础框架。
• 数据标注 邀请中医专家标注数据，确保数据准确性与可用性。

4.2 模型预训练阶段（2个月）

• 领域预训练 基于DeepSeek、Qwen等大模型进行中医领域预训练，增强模型对中医术语理解。
• 术语增强微调 针对中医专业术语进行增强微调，提升模型在中医领域的表现。
• 模型性能评估 评估预训练模型性能，根据指标调整预训练策略。

4.3 个性调优阶段（1个月/名医）

• 个体特征适配 运用LoRA微调技术，适配每位名医诊疗特征，实现个性化。
• 知识库增强 利用特定名医的最新病例等知识库，搭建RAG框架，提升模型的时效性与灵活性。
• 专家验证与优化 邀请名医对调优模型进行验证，根据反馈优化模型。

4.4 系统集成阶段（2个月）

• 应用开发 开发医生端APP，提供便捷操作界面，提升用户体验。
• 系统测试与优化 进行全面系统测试，根据测试结果优化系统性能。
• 系统对接 对接HIS系统，实现数据实时交互，确保系统高效运行。

5. 预期成果

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5.1 成果量化指标

• 辅助诊疗准确率 目标达到90%+，确保系统在中医诊疗中的可靠性。
• 知识库规模 单名医知识库包含5000+结构化病例、200+诊疗规则，知识储备丰富度提升75%+。

5.3 成果对比表

指标	目标值	当前值
辅助诊疗准确率	90%+	85%
知识库规模	5000+病例	4500病例
知识储备丰富度	提升75%+	提升70%

结论

《中医名医 AI 智能体（LLM）技术方案》通过构建专属知识图谱、辨证逻辑推理引擎及动态学习机制，为每位名医打造个性化大脑，实现了中医知识的沉淀、传承与创新。该方案不仅提升了中医诊疗的效率和准确性，还为中医教育和研究提供了新的工具和方法。未来，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，中医AI有望在更多领域发挥重要作用。

最后

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