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在中医药现代化发展的时代背景下，名医经验传承因其复杂的非线性特征和动态演变规律而面临严峻挑战。当前传承体系中仍存在人才培养模式趋同、师承规范欠缺、评估方式单一等问题，制约了名医经验的系统化传承与创新发展。基于对人工智能辅助名医经验传承现状的系统梳理，从数据真实性保障、跨学科协同机制、活态化传承标准制定等关键维度，探索现代信息技术与名医经验深度融合的创新路径，提出人工智能时代中医名医经验传承范式转型的思考，旨在推动构建“数智赋能、交叉创新”的中医药传承新体系，为中医名医经验传承提供理论支撑与实践路径。
Abstract：In the context of the modernization of traditional Chinese medicine(TCM), the inheritance of the experiences of famous doctors faces significant challenges due to its complex nonlinear characteristics and dynamic evolution. There are still issues in the current inheritance system, such as the homogenization of talent cultivation models, lack of standardized mentoring practices, and monotonous evaluation method, which hinder the systematic inheritance and innovative development of famous doctors' experiences. Based on a systematic review of the current state of artificial intelligence(AI)-assisted inheritance of famous doctors' experiences, this study explores innovative pathways for deep integration of modern information technologies with famous doctors' experiences from key dimensions, including data authenticity assurance, interdisciplinary collaboration mechanisms, and the establishment of dynamic inheritance standards. It proposes a paradigm shift in the inheritance of TCM famous doctors' experiences in the AI era, aiming to build a new TCM inheritance system of "digital intelligence empowerment and cross-disciplinary innovation", providing theoretical support and practical pathways for the inheritance of famous doctors' experiences in TCM.
[1]陆树程，李小凡.论中医对中华优秀传统文化的承载[J].毛泽东邓小平理论研究，2024(5):97-106,108.
[2]耿嘉蔚，田雨，王舒怡，等.深度学习在中医四诊客观数据一体化集合模式的理论研究[J].中华中医药学刊，2025,43(11):21-27,278.
[3]王芳，张洪春.师承教育对中医文化守正创新的重要价值及其实践路径[J].中医杂志，2023, 64(15):1513-1518.
[4]蔡运荃，刘桂江，宫春苓.隐性知识视角下中医师承教育的困境与突破[J].医学与哲学，2023, 44(3):66-70.
[5]王桂彬，庞博.名老中医隐性知识发现与医案解构模式研究[J].中华中医药杂志，2023, 38(5):2230-2234.
[6]钱丝诗，余曙光，卢鲭宇，等.近二十年我国中医药人才培养的知识图谱分析[J].医学与哲学，2024, 45(1):66-70,80.
[7]郭志武，李惠林，李顺民.中医医案标准体系构建探析[J].世界中医药，2015, 10(6):813-816.
[8]符宇，邵明义，赵瑞霞，等.基于中医证据的中医临床疗效评价方法探讨[J].中医杂志，2020, 61(13):1124-1129.
[9]赖鸿皓，王浙，李滢，等.中医药多元证据整合方法学MERGE框架[J].协和医学杂志，2024, 15(1):172-182.
[10]钱静华，郭志丽.构建适合中医药特征的临床证据评价体系[J].中华中医药杂志，2018, 33(10):4302-4304.
[11]谷晓红，于河.名老中医经验传承与创新的问题及策略[J].北京中医药大学学报，2022, 45(9):919-924.
[12]魏屹东.语境与人工智能[J].山西大学学报（哲学社会科学版），2024, 47(1):43-52.
[13]徐恺，王振宇，王旭，等.基于强化学习的任务型对话策略研究综述[J].计算机学报，2024, 47(6):1201-1231.
[14]刘悦悦，李燕，李春雨，等.基于深度强化学习的中医古籍图谱推理研究[J].中国中医药信息杂志，2024, 31(6):54-59.
[15]UNG CY, LI H, CAO ZW, et al. Are herb-pairs of traditional Chinese medicine distinguishable from others?Pattern analysis and artificial intelligence classification study of traditionally defined herbal properties[J]. J Ethnopharmacol, 2007, 111(2):371-377.
[16]时倩如，李贺，于雯倩，等.中医文本命名实体识别研究综述[J].现代情报，2025, 45(2):4-16.
[17]王世昆，李绍滋，陈彤生.基于条件随机场的中医命名实体识别[J].厦门大学学报（自然科学版），2009,48(3):359-364.
[18]佘楷杰，袁艿君，马庆宇，等.机器学习驱动中医诊断智能化的发展现状、问题及解决路径[J].中国中医基础医学杂志，2024, 30(3):398-406.
[19]张晓航，石清磊，王斌，等.机器学习算法在中医诊疗中的研究综述[J].计算机科学，2018, 45(S2):32-36.
[20]王宇立，唐禹，林佳成，等.机器学习方法在中医证治规律研究中的应用进展及述评[J].中华中医药学刊，2024, 42(10):17-21.
[21]陈瑶，蓝旭，赵俊男，等.人工智能在名老中医学术传承中的应用探讨[J].世界科学技术-中医药现代化，2021, 23(1):165-169.
[22]ESTEVA A, ROBICQUET A, RAMSUNDAR B, et al.A guide to deep learning in healthcare[J]. Nat Med,2019, 25(1):24-29.
[23]HUANG Z, MIAO J, CHEN J, et al. A traditional Chinese medicine syndrome classification model based on crossfeature generation by convolution neural network:model development and validation[J]. JMIR Med Inform,2022, 10(4):e29290.
[24]丁有伟，郭坤，胡孔法，等.一种面向中医电子病历的实体抽取算法[J].软件导刊，2021, 20(12):99-104.
[25]骆长永，刘智，于河，等.基于迁移学习构建李素卿治疗反复呼吸道感染智能处方模型[J].中华中医药学刊，2025,43(4):14-17.
[26]练志润，张家蔚，杨保林.基于规则生成医案及Transformer算法构建中医方药推荐模型[J].中国中医基础医学杂志，2024, 30(3):437-442.
[27]林树元，黄慧雯，刘畅，等.大模型视角下中医四诊合参的认知机制与多模态研究方法[J].中华中医药杂志，2025, 40(1):97-102.
[28]YAN J, CAI J, XU Z, et al. Tongue crack recognition using segmentation based deep learning[J]. Sci Rep,2023, 13(1):511.
[29]ZHOU J, LI S, WANG X, et al. Weakly supervised deep learning for tooth-marked tongue recognition[J].Front Physiol, 2022, 13:847267. doi:10. 3389/fphys.2022. 847267.
[30]HU J, YAN Z, JIANG J. Classification of fissured tongue images using deep neural networks[J]. Tech Health Care, 2022, 30(S1):271-283.
[31]YUAN L, YANG L, ZHANG S, et al. Development of a tongue image-based machine learning tool for the diagnosis of gastric cancer:a prospective multicentre clinical cohort study[J]. EClinicalMedicine, 2023, 57:101834.doi:10. 1016/j. eclinm. 2023. 101834.
[32]HUANG CH , WANG YM , SMITH S. Using highdimensional features for high-accuracy pulse diagnosis[J]. Math Biosci Eng, 2020, 17(6):6775-6790.
[33]DIMITRI GM. A short survey on deep learning for multimodal integration:applications, future perspectives and challenges[J]. Computers, 2022, 11(11):163.
[34]PAN D, GUO Y, FAN Y, et al. Development and application of traditional Chinese medicine using AI machine learning and deep learning strategies[J]. Am J Chin Med, 2024, 52(3):605-623.
[35]刘保延，文天才.从信息科学与物质科学及其范式认识中西医学体系的科学原理[J].科技导报，2023, 41(14):5-13,109.
[36]张素华，叶青，程春雷，等.特征加权与子网络动态组合的中医辨证模型[J].信息技术，2023(11):56-61.
[37]沈旺，于琳，冯欣，等.基于动态知识图谱的中医疫病古籍知识演化研究[J].现代情报，2025, 45(2):26-37.
[38]石兆峰，赵晨，商洪才，等.中医个体化研究背景下构建以病机为核心的中医智能化信息平台[J].世界科学技术-中医药现代化，2024, 26(2):429-436.
[39]国家中医药管理局，国家数据局.国家中医药管理局国家数据局关于印发《关于促进数字中医药发展的若干意见》的通知[EB/OL].(2024-07-19)[2025-05-10]. https：//www. gov. cn/zhengce/zhengceku/202408/content_6968519. htm.
[40]任海燕，王维广，许林，等.智能时代背景下的智慧中医研究思考[J].南京中医药大学学报，2024,40(12):1291-1302.
[41]林静怡，李诗翩，郭义，等.人工智能助力中医药发展现状、问题及建议[J].世界中医药，2022, 17(6):864-867.
[42]倪敬年，曹天雨，陈雅静，等.名老中医经验数字化传承的思考[J].中医杂志，2023, 64(17):1754-1758.
[43]董广通，高琳.论人工智能技术下名老中医诊疗经验传承发展[J].中华中医药杂志，2023, 38(9):4026-4029.
[44]张泽丹，李国祥，李敏，等.名老中医经验传承内涵建设及创新方式的研究[J].中国中医基础医学杂志，2024, 30(6):1016-1019.
[45]YANG K, DONG X, ZHANG S, et al. PresRecRF:herbal prescription recommendation via the representation fusion of large TCM semantics and molecular knowledge[J]. Phytomedicine, 2024, 135:156116. doi:10. 1016/j. phymed. 2024. 156116.
[46]陆茵，韦忠红，邹伟，等.人工智能生物学：未来中医药现代化研究重要战略资源和竞争热点[J].南京中医药大学学报，2021, 37(3):331-336.
[47]杨永清，尹磊淼，朱维良，等.源自针灸的靶标发现之科学路径：以针刺防治哮喘为例[J].科学通报，2020, 65(32):3520-3525.
基本信息:
DOI：10.13288/j.11-2166/r.2026.07.002
中图分类号:R-4;TP18
引用信息:
[1]姜晓晨,刘福栋,张传龙,等.人工智能赋能名医经验传承存在的问题与思考[J].中医杂志,2026,67(07):710-715.DOI:10.13288/j.11-2166/r.2026.07.002.
基金信息:
中国中医科学院“人工智能+”研究生课程建设项目（AI20250007）;中国中医科学院“中国中医药联合研究生院”科教专项（CI2025C010LH）; 首都医科大学附属北京朝阳医院金种子科研基金（CYJZ202560）
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