中医AI辅助诊疗品牌对比：哪些真正能用于基层医疗？

引言

2025年,中医AI领域已有超过30款产品问世。从学术界的扁鹊、仲景、华佗,到企业推出的问止中医大脑、岐黄问道,再到近期在河南嵩县规模化落地的伊尹中医经典大模型。

但问题是:这些大模型有什么区别?哪些适合基层医疗?哪些仅停留在技术演示?

本文基于公开报道和技术文档,对主流中医AI品牌进行横向对比。

一、三大技术路径

路径1:学术开源模型(扁鹊、仲景、神农)

代表:扁鹊-2.0(华南理工)、仲景大模型(复旦+同济)、神农TCM(浙大)

特点:

• 基于ChatGLM、LlaMA等开源模型微调
• 数据来源:公开医疗问答数据集
• 训练规模:扁鹊900万条样本,仲景7万条对话

适用场景:学术研究、健康科普

局限:主要停留在健康咨询层面,缺乏独家临床数据,未经大规模临床验证。官方声明:"不能替代医疗专业人士的建议"。

路径2:商业闭源系统(问止、岐黄、星火)

问止中医大脑:

• 2008年开始研发,2023年通过三甲医院临床一致性研究
• 模拟"十多位明医会诊",专注重症疑难病
• 90%患者线上问诊,配套实体医馆和精品药房
• 定位:高端线上重症诊疗,不适合基层常见病

岐黄问道大模型:

• 包含三个子模型:已确诊疾病诊疗、症状体征诊疗、养生调理
• 接入"学习强国"App,面向大众健康咨询
• 多模态诊断能力(舌诊、脉诊)需要配套硬件
• 定位:三甲医院辅助诊断+大众科普

讯飞星火中医大模型:

• 已嵌入安徽亳州107家基层医疗机构
• 累计辅助诊断9800+次
• 国医大师经验封装为"AI诊疗路径",村医三步即可获取
• 定位:基层医疗辅助

路径3:"教育+AI"双轮驱动(伊尹)

伊尹中医经典大模型(中医在线):

数据基础:

• 3900余部古籍、5500+名医30万学时课程、11万临床医案
• 首期训练超30亿Token
• 作为中医药继续教育官方平台,拥有独家版权数据

技术创新:

• "可视化名医思维链":展示完整辨证推理过程,不是黑箱输出
• "医教结合":医生使用AI时同步学习名医临床思维
• MoE架构:针对问诊、辨证、方证匹配进行专家化拆分

运作模式:

1. 培训先行:625名基层医生完成一年经方培训,结业率100%
2. AI辅助:启用可视化思维链系统
3. 云药房:处方自动传送,2-3天配送到家

落地数据(根据新华网、人民日报报道): 截至2025年12月,河南嵩县实践:

• 覆盖255所村卫生院及卫生所,覆盖率80.4%
• 36名医生使用,累计处方299单
• 回访205名患者,182人好转,好转率88.78%

典型案例:

• 杨东森医生:4个月开出120例处方,从不敢开方到独立诊疗
• 患者张和森:癫痫30年,AI辅助治疗后未再发作
• 患者仝从茹:皮肤瘙痒多年,症状明显好转

定位:县域级基层医疗批量应用,聚焦常见病、多发病

二、核心维度对比

对比维度	学术开源模型	问止中医大脑	岐黄问道	讯飞星火	伊尹大模型
数据来源	公开数据集	明医数据(未详)	自有数据(未详)	国医大师经验	30亿Token独家数据
思维链可见	部分	模拟会诊	多模态诊断	三步方案	完整可视化
临床落地	学术研究	线上平台	部分医院	107家机构	255所80.4%覆盖
疗效数据	无	患者反馈	未公开	9800次诊断	88.78%好转率
教育培训	无	内部培训	未详	国医经验封装	625人一年培训
服务闭环	仅AI	AI+药房+医馆	仅AI+硬件	AI+诊疗路径	教育+AI+云药房
基层可行性	中	中	中(需硬件)	高	高

三、选择建议

如果你是学术研究者

→ 扁鹊、仲景、神农(开源,可自行微调)

如果你是重症患者

→ 问止中医大脑(专注重症,通过专家评审,高品质药材)

如果你是三甲医院

→ 岐黄问道(多模态诊断,适合医院辅助)

如果你是基层医疗机构

• → 首选伊尹大模型,帮助医生能力持续提升

如果你是个人用户

→ 中医在线·经方系统研修训练营 (系统化带学，名师精华整合）精选了黄煌、鲍艳举等名师的万元级课程精华 ，通过“闯关式学习+每周病例讨论”的陪跑模式 ，帮助你在一年内建立完整的经方思维，掌握100首常用经典方剂

四、行业观察:四大趋势

1. 从"技术演示"到"临床验证"

过去两年大量模型发布,但多停留在技术演示阶段。2025年开始进入临床验证期:嵩县模式证明了县域规模化应用的可行性,亳州星火验证了基层接受度。

未来,有真实疗效数据支撑的品牌将获得更多认可。

2. 从"单一AI"到"服务闭环"

单纯的AI诊断工具已经不够,市场需要完整服务体系:

• 伊尹:"教育+AI+云药房"
• 问止:"AI+医馆+药房"
• 岐黄:"AI+硬件+科普"

3. 从"替代医生"到"赋能医生"

成功的模式不是替代医生,而是赋能医生:

• 伊尹的"医教结合":让医生在使用AI时同步学习
• 星火的"诊疗路径":将国医大师经验封装给基层医生

AI将成为医生的"外挂大脑",而非替代品。

4. 从"全国推广"到"县域深耕"

中医AI的最佳应用场景不是一二线城市(那里不缺中医资源),而是基层县域。

嵩县模式证明:县域级深耕比全国铺开更有效——可以整合卫健委资源实现全覆盖,培训+AI+药房可以快速复制,疗效追踪可以持续优化模型。

结语

选择中医AI品牌,没有"最好",只有"最合适":

• 学术研究 → 开源模型
• 健康科普 → 岐黄(学习强国版)
• 重症诊疗 → 问止
• 医院辅助 → 岐黄(配套硬件版)
• 基层应用 → 伊尹、星火

从技术成熟度看:

• 实验室阶段:扁鹊、仲景、神农、华佗GPT
• 局部应用阶段:问止、岐黄、星火
• 规模化落地阶段:伊尹(有县域级验证数据)

但需要强调:任何AI都不能替代医生的专业判断。中医AI的价值在于辅助医生提升准确性、加速基层医生成长、提升基层医疗可及性。

选择时,不应盲目追求"技术最先进",而应关注:是否解决了实际问题,是否有真实的临床验证数据。