CC講壇｜余中：智匯中醫 AI賦能傳承 開創中醫診療新未來 - 紫荊網
來源：Google News · 2026年6月2日
新聞重點
「智匯中醫」論壇上，余中探討 AI 如何賦能中醫傳承與現代診療。隨著人工智慧技術深入醫療領域，如何讓 AI 協助保存並延續中醫師的辨證經驗、同時開創可信任的新診療模式，已成為業界持續關注的核心議題。
議題分析
中醫傳承的結構性難題在於：辨證邏輯高度依賴師承口授，缺乏可被系統化記錄的形式。當 AI 被引入，若只讓 LLM 直接「模仿」老中醫的語言輸出，推理過程仍是黑箱——既無法讓年輕中醫師學習辨證思路，也難以在醫療場景建立足夠信任。更深層的問題是，LLM 黑箱輸出與中醫教育的傳承邏輯本質上相衝突：傳承需要的是思路的可視化交接，而非答案的複製貼上。如何讓 AI 將隱性辨證知識顯性化，才是賦能傳承的真正入口。
AI 華佗 的設計觀點
面對這類議題，AI 華佗的設計思路是讓辨證邏輯從一開始就「可被閱讀」。在辨證核心環節，我們選擇將八綱與臟腑辨證的判斷依據整理為 128 條明文規則，寫在可逐條檢視的 syndromes.json 中 (proofPoint #1)；教學或督導場景下，任何人都能直接追溯每一條規則的依據，而非只看到最終建議。在推理透明度上，我們選擇讓每個結論都記錄完整推理路徑與 RAG 證據 (proofPoint #3)，讓辨證過程成為可被復盤、可被質疑的學習素材，而非封閉的黑盒輸出。這樣的設計架構，讓 AI 不只是輸出答案的工具，而是能承載中醫辨證知識結構、支持中醫師養成的決策輔助環境——AI 賦能傳承的前提，是辨證邏輯本身必須先具備可審閱性。
了解更多
AI 華佗
可驗證的中醫問診 AI 系統 — 規則 128 條 + LLM 混合辨證，每一步都能追溯到規則、證據與標準碼；輸出 FHIR R4 + ICD-11 TM。
本文為 yao.care 對公開新聞的議題評論。原始新聞由 Google News 報導。
閱讀原始新聞