中医作为中华文明的重要组成部分，自《黄帝内经》问世起，已有两千余年发展历史，积淀了极其丰富而复杂的医学知识体系和各家医案。然而，正是由于其悠久历史和独特的语言表达方式，中医信息化与智能化的进程面临诸多挑战。

例如，中医经典著作往往使用古汉语、类比式思维和隐喻语言进行论述，语言形式多样，且缺乏统一的术语标准。这使得传统自然语言处理（NLP）技术在解析中医古籍、医案时难以胜任。此外，现代中医学派繁多、论述体系不一，进一步加大了中医数据标准化的难度，也限制了人工智能模型在中医领域的广泛应用。

如今，随着大语言模型（如GPT-4、deepseek等）的迅速发展，中医信息智能化迎来了前所未有的机遇。这类模型具备强大的语言理解与多模态处理能力，不仅能够跨越古今语言障碍，有效解析古文，还能将中医历代文献、基础理论、现代蛋白组学、四诊多模态临床数据等整合于统一的大模型中进行协同推理，由此可实现中医理论与现代生物医学深度融合，以临床多模态数据和医学知识双驱动的方式可提升中医智能诊疗精准度，推动中医诊疗从“经验医学”向“智能医学”迈进。

这类研究将在中医理论发展、中医信息标准化、四诊客观化、临床辅助决策、中药配伍优化、新药研发等方面获得重大突破，实现中医智能辅助诊疗系统在临床、科研教学中推广应用，真正推动中医的现代化与全球化传播。但同时，也必须面对数据质量、隐私保护、伦理规范、算力和技术落地等方面的挑战，只有在临床科研一体化的基础上，才能真正释放中医药在智能时代的潜能。

整理丨政协融媒记者 彭叮咛